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Artigo de periodico
Soundscape characterization using autoencoders and unsupervised learning (2024)
Nieto-Mora, Daniel Alexis ; Oliveira, Maria Cristina Ferreira de ; Sanchez-Giraldo, Camilo ; Duque-Muñoz, Leonardo ; Isaza-Narváez, Claudia ; Martínez-Vargas, Juan David
Fonte: Sensors. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, APRENDIZAGEM PROFUNDA, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ACÚSTICA, MONITORAMENTO AMBIENTAL
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ABNT
NIETO-MORA, Daniel Alexis et al. Soundscape characterization using autoencoders and unsupervised learning. Sensors, v. 24, n. 8, p. 1-21, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/s24082597. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Nieto-Mora, D. A., Oliveira, M. C. F. de, Sanchez-Giraldo, C., Duque-Muñoz, L., Isaza-Narváez, C., & Martínez-Vargas, J. D. (2024). Soundscape characterization using autoencoders and unsupervised learning. Sensors, 24( 8), 1-21. doi:10.3390/s24082597
NLM
Nieto-Mora DA, Oliveira MCF de, Sanchez-Giraldo C, Duque-Muñoz L, Isaza-Narváez C, Martínez-Vargas JD. Soundscape characterization using autoencoders and unsupervised learning [Internet]. Sensors. 2024 ; 24( 8): 1-21.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.3390/s24082597
Vancouver
Nieto-Mora DA, Oliveira MCF de, Sanchez-Giraldo C, Duque-Muñoz L, Isaza-Narváez C, Martínez-Vargas JD. Soundscape characterization using autoencoders and unsupervised learning [Internet]. Sensors. 2024 ; 24( 8): 1-21.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.3390/s24082597
Artigo de periodico-carta/editorial
History of Chemistry of Materials according to topic evolution based on network analysis and natural language processing. [Editorial] (2024)
Brito, Ana Caroline Medeiros ; Oliveira, Maria Cristina Ferreira de ; Oliveira Junior, Osvaldo Novais de ; Silva, Filipi Nascimento ; Amancio, Diego Raphael
Fonte: Chemistry of Materials. Unidades: ICMC, IFSC
Assuntos: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, DESCOBERTA DE CONHECIMENTO, MINERAÇÃO DE DADOS, CIENTOMETRIA, MATERIAIS
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ABNT
BRITO, Ana Caroline Medeiros et al. History of Chemistry of Materials according to topic evolution based on network analysis and natural language processing. [Editorial]. Chemistry of Materials. Washington: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1021/acs.chemmater.3c02962. Acesso em: 05 nov. 2024. , 2024
APA
Brito, A. C. M., Oliveira, M. C. F. de, Oliveira Junior, O. N. de, Silva, F. N., & Amancio, D. R. (2024). History of Chemistry of Materials according to topic evolution based on network analysis and natural language processing. [Editorial]. Chemistry of Materials. Washington: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. doi:10.1021/acs.chemmater.3c02962
NLM
Brito ACM, Oliveira MCF de, Oliveira Junior ON de, Silva FN, Amancio DR. History of Chemistry of Materials according to topic evolution based on network analysis and natural language processing. [Editorial] [Internet]. Chemistry of Materials. 2024 ; 36( Ja 2024): 1-7.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acs.chemmater.3c02962
Vancouver
Brito ACM, Oliveira MCF de, Oliveira Junior ON de, Silva FN, Amancio DR. History of Chemistry of Materials according to topic evolution based on network analysis and natural language processing. [Editorial] [Internet]. Chemistry of Materials. 2024 ; 36( Ja 2024): 1-7.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acs.chemmater.3c02962
Trabalho de evento
Estratégias computacionais baseadas em similaridade de textos e visualização exploratória para a identificação de inconsistências em notas fiscais eletrônicas (2024)
Marinho, Mayara Chew ; Weigang, Li ; Oliveira, Vinícius Di ; Oliveira, Maria Cristina Ferreira de ; Borges, Vinicius Ruela Pereira
Fonte: Anais estendidos. Nome do evento: Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação - SBSI. Unidade: ICMC
Assuntos: VISUALIZAÇÃO, RECONHECIMENTO DE TEXTO, CRIME CONTRA A ORDEM TRIBUTÁRIA, NOTA FISCAL
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ABNT
MARINHO, Mayara Chew et al. Estratégias computacionais baseadas em similaridade de textos e visualização exploratória para a identificação de inconsistências em notas fiscais eletrônicas. 2024, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.5753/sbsi_estendido.2024.238709. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Marinho, M. C., Weigang, L., Oliveira, V. D., Oliveira, M. C. F. de, & Borges, V. R. P. (2024). Estratégias computacionais baseadas em similaridade de textos e visualização exploratória para a identificação de inconsistências em notas fiscais eletrônicas. In Anais estendidos. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/sbsi_estendido.2024.238709
NLM
Marinho MC, Weigang L, Oliveira VD, Oliveira MCF de, Borges VRP. Estratégias computacionais baseadas em similaridade de textos e visualização exploratória para a identificação de inconsistências em notas fiscais eletrônicas [Internet]. Anais estendidos. 2024 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbsi_estendido.2024.238709
Vancouver
Marinho MC, Weigang L, Oliveira VD, Oliveira MCF de, Borges VRP. Estratégias computacionais baseadas em similaridade de textos e visualização exploratória para a identificação de inconsistências em notas fiscais eletrônicas [Internet]. Anais estendidos. 2024 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbsi_estendido.2024.238709
Artigo de periodico
Evaluating visual analytics for relevant information retrieval in document collections (2023)
Silva, Sherlon Almeida da ; Milios, Evangelos E ; Oliveira, Maria Cristina Ferreira de
Fonte: Interacting with Computers. Unidade: ICMC
Assuntos: RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO, VISUALIZAÇÃO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
SILVA, Sherlon Almeida da e MILIOS, Evangelos E e OLIVEIRA, Maria Cristina Ferreira de. Evaluating visual analytics for relevant information retrieval in document collections. Interacting with Computers, v. 35, n. 2, p. 247-261, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1093/iwc/iwad019. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Silva, S. A. da, Milios, E. E., & Oliveira, M. C. F. de. (2023). Evaluating visual analytics for relevant information retrieval in document collections. Interacting with Computers, 35( 2), 247-261. doi:10.1093/iwc/iwad019
NLM
Silva SA da, Milios EE, Oliveira MCF de. Evaluating visual analytics for relevant information retrieval in document collections [Internet]. Interacting with Computers. 2023 ; 35( 2): 247-261.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1093/iwc/iwad019
Vancouver
Silva SA da, Milios EE, Oliveira MCF de. Evaluating visual analytics for relevant information retrieval in document collections [Internet]. Interacting with Computers. 2023 ; 35( 2): 247-261.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1093/iwc/iwad019
Artigo de periodico
Artificial intelligence agents for materials sciences (2023)
Oliveira Junior, Osvaldo Novais de ; Christino, Leonardo Milhomem Franco; Oliveira, Maria Cristina Ferreira de ; Paulovich, Fernando Vieira
Fonte: Journal of Chemical Information and Modeling. Unidades: IFSC, ICMC
Assuntos: ALGORITMOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, GENÔMICA
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ABNT
OLIVEIRA JUNIOR, Osvaldo Novais de et al. Artificial intelligence agents for materials sciences. Journal of Chemical Information and Modeling, v. 63, n. 24, p. 7605-7609, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.3c01778. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Oliveira Junior, O. N. de, Christino, L. M. F., Oliveira, M. C. F. de, & Paulovich, F. V. (2023). Artificial intelligence agents for materials sciences. Journal of Chemical Information and Modeling, 63( 24), 7605-7609. doi:10.1021/acs.jcim.3c01778
NLM
Oliveira Junior ON de, Christino LMF, Oliveira MCF de, Paulovich FV. Artificial intelligence agents for materials sciences [Internet]. Journal of Chemical Information and Modeling. 2023 ; 63( 24): 7605-7609.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.3c01778
Vancouver
Oliveira Junior ON de, Christino LMF, Oliveira MCF de, Paulovich FV. Artificial intelligence agents for materials sciences [Internet]. Journal of Chemical Information and Modeling. 2023 ; 63( 24): 7605-7609.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.3c01778
Artigo de periodico
Network analysis and natural language processing to obtain a landscape of the scientific literature on materials applications (2023)
Brito, Ana Caroline Medeiros ; Oliveira, Maria Cristina Ferreira de ; Oliveira Junior, Osvaldo Novais de ; Silva, Filipi Nascimento ; Amancio, Diego Raphael
Fonte: ACS Applied Materials and Interfaces. Unidades: ICMC, IFSC
Assuntos: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, RECONHECIMENTO DE TEXTO, DESCOBERTA DE CONHECIMENTO, MINERAÇÃO DE DADOS, MATERIAIS
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ABNT
BRITO, Ana Caroline Medeiros et al. Network analysis and natural language processing to obtain a landscape of the scientific literature on materials applications. ACS Applied Materials and Interfaces, v. 15, n. 23, p. 27437-27446, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1021/acsami.3c01632. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Brito, A. C. M., Oliveira, M. C. F. de, Oliveira Junior, O. N. de, Silva, F. N., & Amancio, D. R. (2023). Network analysis and natural language processing to obtain a landscape of the scientific literature on materials applications. ACS Applied Materials and Interfaces, 15( 23), 27437-27446. doi:10.1021/acsami.3c01632
NLM
Brito ACM, Oliveira MCF de, Oliveira Junior ON de, Silva FN, Amancio DR. Network analysis and natural language processing to obtain a landscape of the scientific literature on materials applications [Internet]. ACS Applied Materials and Interfaces. 2023 ; 15( 23): 27437-27446.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acsami.3c01632
Vancouver
Brito ACM, Oliveira MCF de, Oliveira Junior ON de, Silva FN, Amancio DR. Network analysis and natural language processing to obtain a landscape of the scientific literature on materials applications [Internet]. ACS Applied Materials and Interfaces. 2023 ; 15( 23): 27437-27446.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acsami.3c01632
Trabalho de evento
Addressing the gap between current language models and key-term-based clustering (2023)
Cabral, Eric Macedo ; Rezaeipourfarsangi, Sima ; Oliveira, Maria Cristina Ferreira de ; Milios, Evangelos E ; Minghim, Rosane
Fonte: Proceedings. Nome do evento: ACM Symposium on Document Engineering - DocEng. Unidade: ICMC
Assuntos: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, RECONHECIMENTO DE TEXTO, REDES NEURAIS, VISUALIZAÇÃO
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ABNT
CABRAL, Eric Macedo et al. Addressing the gap between current language models and key-term-based clustering. 2023, Anais.. New York: ACM, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3573128.3604900. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Cabral, E. M., Rezaeipourfarsangi, S., Oliveira, M. C. F. de, Milios, E. E., & Minghim, R. (2023). Addressing the gap between current language models and key-term-based clustering. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/3573128.3604900
NLM
Cabral EM, Rezaeipourfarsangi S, Oliveira MCF de, Milios EE, Minghim R. Addressing the gap between current language models and key-term-based clustering [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3573128.3604900
Vancouver
Cabral EM, Rezaeipourfarsangi S, Oliveira MCF de, Milios EE, Minghim R. Addressing the gap between current language models and key-term-based clustering [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3573128.3604900
Trabalho de evento-resumo
Knowledge discovery in materials sciences (2022)
Oliveira Junior, Osvaldo Novais de ; Oliveira, Maria Cristina Ferreira de
Fonte: Abstracts e-book. Nome do evento: International Materials Research Congress - IMRC. Unidades: IFSC, ICMC
Assuntos: DESCOBERTA DE CONHECIMENTO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
OLIVEIRA JUNIOR, Osvaldo Novais de e OLIVEIRA, Maria Cristina Ferreira de. Knowledge discovery in materials sciences. 2022, Anais.. Warrendale: Materials Research Society - MRS, 2022. Disponível em: https://www.mrs-mexico.org.mx/imrc2022/abstracts-read.php?r=00685&id=34. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Oliveira Junior, O. N. de, & Oliveira, M. C. F. de. (2022). Knowledge discovery in materials sciences. In Abstracts e-book. Warrendale: Materials Research Society - MRS. Recuperado de https://www.mrs-mexico.org.mx/imrc2022/abstracts-read.php?r=00685&id=34
NLM
Oliveira Junior ON de, Oliveira MCF de. Knowledge discovery in materials sciences [Internet]. Abstracts e-book. 2022 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://www.mrs-mexico.org.mx/imrc2022/abstracts-read.php?r=00685&id=34
Vancouver
Oliveira Junior ON de, Oliveira MCF de. Knowledge discovery in materials sciences [Internet]. Abstracts e-book. 2022 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://www.mrs-mexico.org.mx/imrc2022/abstracts-read.php?r=00685&id=34
Artigo de periodico
Materials discovery with machine learning and knowledge discovery (2022)
Oliveira Junior, Osvaldo Novais de ; Oliveira, Maria Cristina Ferreira de
Fonte: Frontiers in Chemistry. Unidades: IFSC, ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, DESCOBERTA DE CONHECIMENTO, MATERIAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
OLIVEIRA JUNIOR, Osvaldo Novais de e OLIVEIRA, Maria Cristina Ferreira de. Materials discovery with machine learning and knowledge discovery. Frontiers in Chemistry, v. 10, p. 930369-1-930369-8, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3389/fchem.2022.930369. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Oliveira Junior, O. N. de, & Oliveira, M. C. F. de. (2022). Materials discovery with machine learning and knowledge discovery. Frontiers in Chemistry, 10, 930369-1-930369-8. doi:10.3389/fchem.2022.930369
NLM
Oliveira Junior ON de, Oliveira MCF de. Materials discovery with machine learning and knowledge discovery [Internet]. Frontiers in Chemistry. 2022 ; 10 930369-1-930369-8.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.3389/fchem.2022.930369
Vancouver
Oliveira Junior ON de, Oliveira MCF de. Materials discovery with machine learning and knowledge discovery [Internet]. Frontiers in Chemistry. 2022 ; 10 930369-1-930369-8.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.3389/fchem.2022.930369
Artigo de periodico
Multilevel coarsening for interactive visualization of large bipartite networks (2022)
Valejo, Alan Demetrius Baria ; Fabbri, Renato ; Lopes, Alneu de Andrade ; Liang, Zhao; Oliveira, Maria Cristina Ferreira de
Fonte: Frontiers in Research Metrics and Analytics. Unidades: ICMC, FFCLRP
Assuntos: REDES COMPLEXAS, TEORIA DOS GRAFOS, VISUALIZAÇÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
VALEJO, Alan Demetrius Baria et al. Multilevel coarsening for interactive visualization of large bipartite networks. Frontiers in Research Metrics and Analytics, v. 7, p. 1-18, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3389/frma.2022.855165. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Valejo, A. D. B., Fabbri, R., Lopes, A. de A., Liang, Z., & Oliveira, M. C. F. de. (2022). Multilevel coarsening for interactive visualization of large bipartite networks. Frontiers in Research Metrics and Analytics, 7, 1-18. doi:10.3389/frma.2022.855165
NLM
Valejo ADB, Fabbri R, Lopes A de A, Liang Z, Oliveira MCF de. Multilevel coarsening for interactive visualization of large bipartite networks [Internet]. Frontiers in Research Metrics and Analytics. 2022 ; 7 1-18.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.3389/frma.2022.855165
Vancouver
Valejo ADB, Fabbri R, Lopes A de A, Liang Z, Oliveira MCF de. Multilevel coarsening for interactive visualization of large bipartite networks [Internet]. Frontiers in Research Metrics and Analytics. 2022 ; 7 1-18.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.3389/frma.2022.855165
Editor de periodico
Journal of the Brazilian Computer Society (2022)
Hinchey, Mike G. (Editor); Costa, Luciano da Fontoura (Editor); Nakagawa, Elisa Yumi (Editor); Oliveira, Maria Cristina Ferreira de (Editor); Tinós, Renato (Editor)
Unidades: IFSC, ICMC, FFCLRP
Assuntos: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO, ARQUITETURA E ORGANIZAÇÃO DE COMPUTADORES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
Journal of the Brazilian Computer Society. . London: Springer. . Acesso em: 05 nov. 2024. , 2022
APA
Journal of the Brazilian Computer Society. (2022). Journal of the Brazilian Computer Society. London: Springer.
NLM
Journal of the Brazilian Computer Society. 2022 ;[citado 2024 nov. 05 ]
Vancouver
Journal of the Brazilian Computer Society. 2022 ;[citado 2024 nov. 05 ]
Artigo de periodico
Detection of a SARS-CoV-2 sequence with genosensors using data analysis based on information visualization and machine learning techniques (2021)
Soares, Juliana Coatrini ; Soares, Andrey Coatrini ; Rodrigues, Valquiria da Cruz; Oiticica, Pedro Ramon Almeida ; Raymundo-Pereira, Paulo Augusto ; Bott Neto, José Luiz ; Buscaglia, Lorenzo A ; Castro, Lucas Daniel Chiba de ; Ribas, Lucas Correia ; Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Brazaca, Lais Canniatti ; Correa, Daniel S. ; Mattoso, Luiz Henrique C; Oliveira, Maria Cristina Ferreira de ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Carrilho, Emanuel ; Bruno, Odemir Martinez ; Melendez, Matias Eliseo ; Oliveira Junior, Osvaldo Novais de
Fonte: Materials Chemistry Frontiers. Unidades: ICMC, IQSC, IFSC
Assuntos: CORONAVIRUS, COVID-19, DIAGNÓSTICO, SENSOR, SEQUÊNCIA DO DNA, VISUALIZAÇÃO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SOARES, Juliana Coatrini et al. Detection of a SARS-CoV-2 sequence with genosensors using data analysis based on information visualization and machine learning techniques. Materials Chemistry Frontiers, v. 5, n. 15, p. 5658-5670, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1039/D1QM00665G. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Soares, J. C., Soares, A. C., Rodrigues, V. da C., Oiticica, P. R. A., Raymundo-Pereira, P. A., Bott Neto, J. L., et al. (2021). Detection of a SARS-CoV-2 sequence with genosensors using data analysis based on information visualization and machine learning techniques. Materials Chemistry Frontiers, 5( 15), 5658-5670. doi:10.1039/D1QM00665G
NLM
Soares JC, Soares AC, Rodrigues V da C, Oiticica PRA, Raymundo-Pereira PA, Bott Neto JL, Buscaglia LA, Castro LDC de, Ribas LC, Scabini LF dos S, Brazaca LC, Correa DS, Mattoso LHC, Oliveira MCF de, Carvalho ACP de LF de, Carrilho E, Bruno OM, Melendez ME, Oliveira Junior ON de. Detection of a SARS-CoV-2 sequence with genosensors using data analysis based on information visualization and machine learning techniques [Internet]. Materials Chemistry Frontiers. 2021 ; 5( 15): 5658-5670.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1039/D1QM00665G
Vancouver
Soares JC, Soares AC, Rodrigues V da C, Oiticica PRA, Raymundo-Pereira PA, Bott Neto JL, Buscaglia LA, Castro LDC de, Ribas LC, Scabini LF dos S, Brazaca LC, Correa DS, Mattoso LHC, Oliveira MCF de, Carvalho ACP de LF de, Carrilho E, Bruno OM, Melendez ME, Oliveira Junior ON de. Detection of a SARS-CoV-2 sequence with genosensors using data analysis based on information visualization and machine learning techniques [Internet]. Materials Chemistry Frontiers. 2021 ; 5( 15): 5658-5670.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1039/D1QM00665G
Editor de periodico
Journal of the Brazilian Computer Society (2021)
Hinchey, Mike G. (Editor); Tinós, Renato (Editor) ; Costa, Luciano da Fontoura (Editor) ; Nakagawa, Elisa Yumi (Editor) ; Oliveira, Maria Cristina Ferreira de (Editor)
Unidades: ICMC, FFCLRP, IFSC
Assuntos: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO, ARQUITETURA E ORGANIZAÇÃO DE COMPUTADORES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
Journal of the Brazilian Computer Society. . London: Springer. . Acesso em: 05 nov. 2024. , 2021
APA
Journal of the Brazilian Computer Society. (2021). Journal of the Brazilian Computer Society. London: Springer.
NLM
Journal of the Brazilian Computer Society. 2021 ;[citado 2024 nov. 05 ]
Vancouver
Journal of the Brazilian Computer Society. 2021 ;[citado 2024 nov. 05 ]
Trabalho de evento-resumo
Information visualization and machine learning for data analysis of sensors and biosensors (2021)
Oliveira Junior, Osvaldo Novais de ; Oliveira, Maria Cristina Ferreira de
Fonte: Abstract Book. Nome do evento: International Union of Materials Research Societies Internacional Conference in Asia - IUMRS-ICA. Unidades: IFSC, ICMC
Assuntos: NANOTECNOLOGIA, CIÊNCIA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, VISUALIZAÇÃO, SENSORES BIOMÉDICOS, FUTURO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
OLIVEIRA JUNIOR, Osvaldo Novais de e OLIVEIRA, Maria Cristina Ferreira de. Information visualization and machine learning for data analysis of sensors and biosensors. 2021, Anais.. Beijing: Chinese Materials Research Society - C-MRS, 2021. Disponível em: https://iumrs-ica2020.com/img-content/iUMRS_AbstractBook_Revision_A4-O3.pdf. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Oliveira Junior, O. N. de, & Oliveira, M. C. F. de. (2021). Information visualization and machine learning for data analysis of sensors and biosensors. In Abstract Book. Beijing: Chinese Materials Research Society - C-MRS. Recuperado de https://iumrs-ica2020.com/img-content/iUMRS_AbstractBook_Revision_A4-O3.pdf
NLM
Oliveira Junior ON de, Oliveira MCF de. Information visualization and machine learning for data analysis of sensors and biosensors [Internet]. Abstract Book. 2021 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://iumrs-ica2020.com/img-content/iUMRS_AbstractBook_Revision_A4-O3.pdf
Vancouver
Oliveira Junior ON de, Oliveira MCF de. Information visualization and machine learning for data analysis of sensors and biosensors [Internet]. Abstract Book. 2021 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://iumrs-ica2020.com/img-content/iUMRS_AbstractBook_Revision_A4-O3.pdf
Artigo de periodico
Big data and machine learning for materials science (2021)
Rodrigues Junior, José Fernando ; Florea, Larisa ; Oliveira, Maria Cristina Ferreira de ; Diamond, Dermot; Oliveira Junior, Osvaldo Novais de
Fonte: Discover Materials. Unidades: ICMC, IFSC
Assuntos: BIG DATA, INTERNET DAS COISAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RODRIGUES JUNIOR, José Fernando et al. Big data and machine learning for materials science. Discover Materials, v. 1, n. 1, p. 12-1-12-27, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s43939-021-00012-0. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Rodrigues Junior, J. F., Florea, L., Oliveira, M. C. F. de, Diamond, D., & Oliveira Junior, O. N. de. (2021). Big data and machine learning for materials science. Discover Materials, 1( 1), 12-1-12-27. doi:10.1007/s43939-021-00012-0
NLM
Rodrigues Junior JF, Florea L, Oliveira MCF de, Diamond D, Oliveira Junior ON de. Big data and machine learning for materials science [Internet]. Discover Materials. 2021 ; 1( 1): 12-1-12-27.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s43939-021-00012-0
Vancouver
Rodrigues Junior JF, Florea L, Oliveira MCF de, Diamond D, Oliveira Junior ON de. Big data and machine learning for materials science [Internet]. Discover Materials. 2021 ; 1( 1): 12-1-12-27.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s43939-021-00012-0
Parte de monografia/livro
O futuro da ciência e tecnologia com as máquinas inteligentes (2021)
Rodrigues Junior, José Fernando ; Oliveira, Maria Cristina Ferreira de ; Oliveira Junior, Osvaldo Novais de
Fonte: Inteligência artificial : avanços e tendências. Unidades: ICMC, IFSC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIG DATA, PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RODRIGUES JUNIOR, José Fernando e OLIVEIRA, Maria Cristina Ferreira de e OLIVEIRA JUNIOR, Osvaldo Novais de. O futuro da ciência e tecnologia com as máquinas inteligentes. Inteligência artificial : avanços e tendências. Tradução . São Paulo: Instituto de Estudos Avançados, 2021. p. 414 . Disponível em: https://doi.org/10.11606/9786587773131. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Rodrigues Junior, J. F., Oliveira, M. C. F. de, & Oliveira Junior, O. N. de. (2021). O futuro da ciência e tecnologia com as máquinas inteligentes. In Inteligência artificial : avanços e tendências (p. 414 ). São Paulo: Instituto de Estudos Avançados. doi:10.11606/9786587773131
NLM
Rodrigues Junior JF, Oliveira MCF de, Oliveira Junior ON de. O futuro da ciência e tecnologia com as máquinas inteligentes [Internet]. In: Inteligência artificial : avanços e tendências. São Paulo: Instituto de Estudos Avançados; 2021. p. 414 .[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.11606/9786587773131
Vancouver
Rodrigues Junior JF, Oliveira MCF de, Oliveira Junior ON de. O futuro da ciência e tecnologia com as máquinas inteligentes [Internet]. In: Inteligência artificial : avanços e tendências. São Paulo: Instituto de Estudos Avançados; 2021. p. 414 .[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.11606/9786587773131
Trabalho de evento
Evaluating visual analytics for text information retrieval (2021)
Silva, Sherlon Almeida da ; Milios, Evangelos E ; Oliveira, Maria Cristina Ferreira de
Fonte: Proceedings. Nome do evento: Brazilian Symposium on Human Factors in Computing Systems - IHC. Unidade: ICMC
Assuntos: VISUALIZAÇÃO, RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO
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ABNT
SILVA, Sherlon Almeida da e MILIOS, Evangelos E e OLIVEIRA, Maria Cristina Ferreira de. Evaluating visual analytics for text information retrieval. 2021, Anais.. New York: ACM, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3472301.3484320. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Silva, S. A. da, Milios, E. E., & Oliveira, M. C. F. de. (2021). Evaluating visual analytics for text information retrieval. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/3472301.3484320
NLM
Silva SA da, Milios EE, Oliveira MCF de. Evaluating visual analytics for text information retrieval [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3472301.3484320
Vancouver
Silva SA da, Milios EE, Oliveira MCF de. Evaluating visual analytics for text information retrieval [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3472301.3484320
Artigo de periodico
Sensing and biosensing in the world of autonomous machines and intelligent systems (2021)
Oliveira Junior, Osvaldo Novais de ; Oliveira, Maria Cristina Ferreira de
Fonte: Frontiers in Sensors. Unidades: IFSC, ICMC
Assuntos: NANOTECNOLOGIA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, FUTURO, COMPUTAÇÃO MÓVEL, SENSOR
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ABNT
OLIVEIRA JUNIOR, Osvaldo Novais de e OLIVEIRA, Maria Cristina Ferreira de. Sensing and biosensing in the world of autonomous machines and intelligent systems. Frontiers in Sensors, v. 2, p. 752754-1-752754-7, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3389/fsens.2021.752754. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Oliveira Junior, O. N. de, & Oliveira, M. C. F. de. (2021). Sensing and biosensing in the world of autonomous machines and intelligent systems. Frontiers in Sensors, 2, 752754-1-752754-7. doi:10.3389/fsens.2021.752754
NLM
Oliveira Junior ON de, Oliveira MCF de. Sensing and biosensing in the world of autonomous machines and intelligent systems [Internet]. Frontiers in Sensors. 2021 ; 2 752754-1-752754-7.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.3389/fsens.2021.752754
Vancouver
Oliveira Junior ON de, Oliveira MCF de. Sensing and biosensing in the world of autonomous machines and intelligent systems [Internet]. Frontiers in Sensors. 2021 ; 2 752754-1-752754-7.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.3389/fsens.2021.752754
Artigo de periodico
A benchmarking tool for the generation of bipartite network models with overlapping communities (2020)
Valejo, Alan Demetrius Baria ; Goes, Fabiana Rodrigues de ; Romanetto, Luzia de Menezes ; Oliveira, Maria Cristina Ferreira de ; Lopes, Alneu de Andrade
Fonte: Knowledge and Information Systems. Unidade: ICMC
Assuntos: REDES COMPLEXAS, REDES SOCIAIS, BENCHMARKS, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS
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ABNT
VALEJO, Alan Demetrius Baria et al. A benchmarking tool for the generation of bipartite network models with overlapping communities. Knowledge and Information Systems, v. 62, n. 4, p. 1641-1669, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10115-019-01411-9. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Valejo, A. D. B., Goes, F. R. de, Romanetto, L. de M., Oliveira, M. C. F. de, & Lopes, A. de A. (2020). A benchmarking tool for the generation of bipartite network models with overlapping communities. Knowledge and Information Systems, 62( 4), 1641-1669. doi:10.1007/s10115-019-01411-9
NLM
Valejo ADB, Goes FR de, Romanetto L de M, Oliveira MCF de, Lopes A de A. A benchmarking tool for the generation of bipartite network models with overlapping communities [Internet]. Knowledge and Information Systems. 2020 ; 62( 4): 1641-1669.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10115-019-01411-9
Vancouver
Valejo ADB, Goes FR de, Romanetto L de M, Oliveira MCF de, Lopes A de A. A benchmarking tool for the generation of bipartite network models with overlapping communities [Internet]. Knowledge and Information Systems. 2020 ; 62( 4): 1641-1669.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10115-019-01411-9
Artigo de periodico
TV-MV Analytics: a visual analytics framework to explore time-varying multivariate data (2020)
Soriano-Vargas, Aurea ; Hamann, Bernd; Oliveira, Maria Cristina Ferreira de
Fonte: Information Visualization. Unidade: ICMC
Assuntos: MINERAÇÃO DE DADOS, ALGORITMOS E ESTRUTURAS DE DADOS, ESTUDO DE CASO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SORIANO-VARGAS, Aurea e HAMANN, Bernd e OLIVEIRA, Maria Cristina Ferreira de. TV-MV Analytics: a visual analytics framework to explore time-varying multivariate data. Information Visualization, v. 19, n. Ja 2020, p. 3-23, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1177/1473871619858937. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Soriano-Vargas, A., Hamann, B., & Oliveira, M. C. F. de. (2020). TV-MV Analytics: a visual analytics framework to explore time-varying multivariate data. Information Visualization, 19( Ja 2020), 3-23. doi:10.1177/1473871619858937
NLM
Soriano-Vargas A, Hamann B, Oliveira MCF de. TV-MV Analytics: a visual analytics framework to explore time-varying multivariate data [Internet]. Information Visualization. 2020 ; 19( Ja 2020): 3-23.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1177/1473871619858937
Vancouver
Soriano-Vargas A, Hamann B, Oliveira MCF de. TV-MV Analytics: a visual analytics framework to explore time-varying multivariate data [Internet]. Information Visualization. 2020 ; 19( Ja 2020): 3-23.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1177/1473871619858937

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