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Trabalho de evento
An empirical analysis of data drift detection techniques in machine learning systems (2024)
Helfstein, Lucas; Braghetto, Kelly Rosa
Fonte: Anais. Nome do evento: Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados - SBBD. Unidade: IME
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, SOFTWARES
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ABNT
HELFSTEIN, Lucas e BRAGHETTO, Kelly Rosa. An empirical analysis of data drift detection techniques in machine learning systems. 2024, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2024. Disponível em: https://sol.sbc.org.br/index.php/sbbd/article/view/30681/30484. Acesso em: 04 nov. 2025.
APA
Helfstein, L., & Braghetto, K. R. (2024). An empirical analysis of data drift detection techniques in machine learning systems. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/sbbd.2024.240606
NLM
Helfstein L, Braghetto KR. An empirical analysis of data drift detection techniques in machine learning systems [Internet]. Anais. 2024 ;[citado 2025 nov. 04 ] Available from: https://sol.sbc.org.br/index.php/sbbd/article/view/30681/30484
Vancouver
Helfstein L, Braghetto KR. An empirical analysis of data drift detection techniques in machine learning systems [Internet]. Anais. 2024 ;[citado 2025 nov. 04 ] Available from: https://sol.sbc.org.br/index.php/sbbd/article/view/30681/30484
Trabalho de evento
Unsupervised AutoML and dimensionality reduction for autonomous DDoS attack prediction (2024)
Neira, Anderson B.; Borges, Ligia F.; Batista, Daniel Macêdo ; Nogueira, Michele
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE Latin-American Conference on Communications - LATINCOM. Unidade: IME
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CRIME POR COMPUTADOR, SEGURANÇA DE REDES
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ABNT
NEIRA, Anderson B. et al. Unsupervised AutoML and dimensionality reduction for autonomous DDoS attack prediction. 2024, Anais.. Piscataway: IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/LATINCOM62985.2024.10770668. Acesso em: 04 nov. 2025.
APA
Neira, A. B., Borges, L. F., Batista, D. M., & Nogueira, M. (2024). Unsupervised AutoML and dimensionality reduction for autonomous DDoS attack prediction. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/LATINCOM62985.2024.10770668
NLM
Neira AB, Borges LF, Batista DM, Nogueira M. Unsupervised AutoML and dimensionality reduction for autonomous DDoS attack prediction [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 nov. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1109/LATINCOM62985.2024.10770668
Vancouver
Neira AB, Borges LF, Batista DM, Nogueira M. Unsupervised AutoML and dimensionality reduction for autonomous DDoS attack prediction [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 nov. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1109/LATINCOM62985.2024.10770668
Trabalho de evento
A lean and modular two-stage network intrusion detection system for iot traffic (2024)
Inácio, Bruno Brandão; Araújo, Juliana C. Carvalho de; Dos Santos, Aldri L.; Nogueira, Michele ; Hirata Júnior, Roberto ; Batista, Daniel Macêdo
Fonte: Proceedings. Nome do evento: Latin-American Conference on Communications - LATINCOM. Unidade: IME
Assuntos: GESTÃO DA SEGURANÇA EM SISTEMAS COMPUTACIONAIS, CRIME POR COMPUTADOR, INTERNET DAS COISAS
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ABNT
INÁCIO, Bruno Brandão et al. A lean and modular two-stage network intrusion detection system for iot traffic. 2024, Anais.. Piscataway: IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/LATINCOM62985.2024.10770670. Acesso em: 04 nov. 2025.
APA
Inácio, B. B., Araújo, J. C. C. de, Dos Santos, A. L., Nogueira, M., Hirata Júnior, R., & Batista, D. M. (2024). A lean and modular two-stage network intrusion detection system for iot traffic. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/LATINCOM62985.2024.10770670
NLM
Inácio BB, Araújo JCC de, Dos Santos AL, Nogueira M, Hirata Júnior R, Batista DM. A lean and modular two-stage network intrusion detection system for iot traffic [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 nov. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1109/LATINCOM62985.2024.10770670
Vancouver
Inácio BB, Araújo JCC de, Dos Santos AL, Nogueira M, Hirata Júnior R, Batista DM. A lean and modular two-stage network intrusion detection system for iot traffic [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 nov. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1109/LATINCOM62985.2024.10770670
Artigo de periodico
Scale-free dynamics of COVID-19 in a Brazilian city (2023)
Policarpo, Josué ; Ramos, A. A. G. F.; Moraes, Osmar ; Peixoto, Pedro da Silva ; Buss, L.; Sabino, Ester Cerdeira ; Nascimento, Vítor Heloiz ; Deppman, Airton
Fonte: Applied Mathematical Modelling. Unidades: IF, IME, FM, EP
Assuntos: MECÂNICA ESTATÍSTICA, FRACTAIS, SURTOS DE DOENÇAS, COVID-19
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ABNT
POLICARPO, Josué et al. Scale-free dynamics of COVID-19 in a Brazilian city. Applied Mathematical Modelling, v. 121, p. 19 ; on-line, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.apm.2023.03.039. Acesso em: 04 nov. 2025.
APA
Policarpo, J., Ramos, A. A. G. F., Moraes, O., Peixoto, P. da S., Buss, L., Sabino, E. C., et al. (2023). Scale-free dynamics of COVID-19 in a Brazilian city. Applied Mathematical Modelling, 121, 19 ; on-line. doi:10.1016/j.apm.2023.03.039
NLM
Policarpo J, Ramos AAGF, Moraes O, Peixoto P da S, Buss L, Sabino EC, Nascimento VH, Deppman A. Scale-free dynamics of COVID-19 in a Brazilian city [Internet]. Applied Mathematical Modelling. 2023 ; 121 19 ; on-line.[citado 2025 nov. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.apm.2023.03.039
Vancouver
Policarpo J, Ramos AAGF, Moraes O, Peixoto P da S, Buss L, Sabino EC, Nascimento VH, Deppman A. Scale-free dynamics of COVID-19 in a Brazilian city [Internet]. Applied Mathematical Modelling. 2023 ; 121 19 ; on-line.[citado 2025 nov. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.apm.2023.03.039
Artigo de periodico
Longitudinal 16S rRNA gut microbiota data of infant triplets show partial susceptibility to host genetics (2022)
Palmeira, Ondina; Matos, Larissa R. B; Naslavsky, Michel ; Bueno, Heloisa Maria Siqueira ; Soler, Júlia Maria Pavan ; Setubal, João Carlos ; Zatz, Mayana
Fonte: iScience. Unidades: IB, IQ, IME, Interunidades em Bioinformática
Assuntos: BIOTA INTESTINAL, BEBÊS, RNA
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ABNT
PALMEIRA, Ondina et al. Longitudinal 16S rRNA gut microbiota data of infant triplets show partial susceptibility to host genetics. iScience, v. 25, n. 3, p. 1-18 art. 103861, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.isci.2022.103861. Acesso em: 04 nov. 2025.
APA
Palmeira, O., Matos, L. R. B., Naslavsky, M., Bueno, H. M. S., Soler, J. M. P., Setubal, J. C., & Zatz, M. (2022). Longitudinal 16S rRNA gut microbiota data of infant triplets show partial susceptibility to host genetics. iScience, 25( 3), 1-18 art. 103861. doi:10.1016/j.isci.2022.103861
NLM
Palmeira O, Matos LRB, Naslavsky M, Bueno HMS, Soler JMP, Setubal JC, Zatz M. Longitudinal 16S rRNA gut microbiota data of infant triplets show partial susceptibility to host genetics [Internet]. iScience. 2022 ; 25( 3): 1-18 art. 103861.[citado 2025 nov. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.isci.2022.103861
Vancouver
Palmeira O, Matos LRB, Naslavsky M, Bueno HMS, Soler JMP, Setubal JC, Zatz M. Longitudinal 16S rRNA gut microbiota data of infant triplets show partial susceptibility to host genetics [Internet]. iScience. 2022 ; 25( 3): 1-18 art. 103861.[citado 2025 nov. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.isci.2022.103861

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