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Trabalho de evento
A divergence-based pruning approach for tree selection in continuous data streams (2025)
Santos, Danilo Rodrigues dos ; Silva, Diego Furtado
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Conference on Society and Information Technologies - ICSIT. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
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ABNT
SANTOS, Danilo Rodrigues dos e SILVA, Diego Furtado. A divergence-based pruning approach for tree selection in continuous data streams. 2025, Anais.. Winter Garden: International Institute of Informatics and Systemics - IIIS, 2025. Disponível em: https://doi.org/10.54808/ICSIT2025.01.90. Acesso em: 09 dez. 2025.
APA
Santos, D. R. dos, & Silva, D. F. (2025). A divergence-based pruning approach for tree selection in continuous data streams. In Proceedings. Winter Garden: International Institute of Informatics and Systemics - IIIS. doi:10.54808/ICSIT2025.01.90
NLM
Santos DR dos, Silva DF. A divergence-based pruning approach for tree selection in continuous data streams [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2025 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.54808/ICSIT2025.01.90
Vancouver
Santos DR dos, Silva DF. A divergence-based pruning approach for tree selection in continuous data streams [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2025 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.54808/ICSIT2025.01.90
Trabalho de evento
Enhancing random forest for continuous data streams using divergence measures to select decision trees (2025)
Santos, Danilo Rodrigues dos ; Silva, Diego Furtado
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Multi-Conference on Complexity, Informatics and Cybernetics - IMCIC. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
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ABNT
SANTOS, Danilo Rodrigues dos e SILVA, Diego Furtado. Enhancing random forest for continuous data streams using divergence measures to select decision trees. 2025, Anais.. Winter Garden: International Institute of Informatics and Systemics - IIIS, 2025. Disponível em: https://doi.org/10.54808/IMCIC2025.01.127. Acesso em: 09 dez. 2025.
APA
Santos, D. R. dos, & Silva, D. F. (2025). Enhancing random forest for continuous data streams using divergence measures to select decision trees. In Proceedings. Winter Garden: International Institute of Informatics and Systemics - IIIS. doi:10.54808/IMCIC2025.01.127
NLM
Santos DR dos, Silva DF. Enhancing random forest for continuous data streams using divergence measures to select decision trees [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2025 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.54808/IMCIC2025.01.127
Vancouver
Santos DR dos, Silva DF. Enhancing random forest for continuous data streams using divergence measures to select decision trees [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2025 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.54808/IMCIC2025.01.127
Trabalho de evento
Predicting B2B customer churn and measuring the impact of machine learning-based retention strategies (2025)
Oliveira, Victória Emanuela Alves ; Guimarães, Amanda Cristina da Costa ; Quadros, Arthur Rodrigues Soares de ; Mazo, Reynold Navarro ; Gaspar, Rickson Livio de Souza; Vieira, Alessandro ; Brandão, Wladmir Cardoso
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Conference on Enterprise Information Systems - ICEIS. Unidade: ICMC
Assuntos: HIDROLOGIA, HIDROLOGIA, PARADIGMA CIENTÍFICO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS), COMPORTAMENTO DO CONSUMIDOR
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ABNT
OLIVEIRA, Victória Emanuela Alves et al. Predicting B2B customer churn and measuring the impact of machine learning-based retention strategies. 2025, Anais.. Setúbal: SciTePress, 2025. Disponível em: https://doi.org/10.5220/0013436300003929. Acesso em: 09 dez. 2025.
APA
Oliveira, V. E. A., Guimarães, A. C. da C., Quadros, A. R. S. de, Mazo, R. N., Gaspar, R. L. de S., Vieira, A., & Brandão, W. C. (2025). Predicting B2B customer churn and measuring the impact of machine learning-based retention strategies. In Proceedings. Setúbal: SciTePress. doi:10.5220/0013436300003929
NLM
Oliveira VEA, Guimarães AC da C, Quadros ARS de, Mazo RN, Gaspar RL de S, Vieira A, Brandão WC. Predicting B2B customer churn and measuring the impact of machine learning-based retention strategies [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2025 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.5220/0013436300003929
Vancouver
Oliveira VEA, Guimarães AC da C, Quadros ARS de, Mazo RN, Gaspar RL de S, Vieira A, Brandão WC. Predicting B2B customer churn and measuring the impact of machine learning-based retention strategies [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2025 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.5220/0013436300003929
Artigo de periodico
Integrating machine learning and data augmentation for automated texture classification in borehole image logs (2025)
Souza, André Moreira ; Cruz, Matheus Altomare ; Braga, Paola M. C; Piva, Rodrigo B ; Dias, Rodrigo A. C ; Siqueira, Paulo R; Trevizan, Willian A; Jesus, Candida M. de; Bazzarella, Camilla ; Monteiro, Rodrigo Salvador ; Bernardini, Flávia Cristina ; Fernandes, Leandro Augusto Frata ; Sousa, Elaine Parros Machado de ; Cazzolato, Mirela Teixeira ; Oliveira, Daniel de ; Bedo, Marcos Vinicius Naves
Fonte: Proceedings. Nome do evento: SPWLA Annual Logging Symposium. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL, GEOLOGIA DO PETRÓLEO
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ABNT
SOUZA, André Moreira et al. Integrating machine learning and data augmentation for automated texture classification in borehole image logs. Proceedings, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.30632/SPWLA-2025-0109. Acesso em: 09 dez. 2025.
APA
Souza, A. M., Cruz, M. A., Braga, P. M. C., Piva, R. B., Dias, R. A. C., Siqueira, P. R., et al. (2025). Integrating machine learning and data augmentation for automated texture classification in borehole image logs. Proceedings. doi:10.30632/SPWLA-2025-0109
NLM
Souza AM, Cruz MA, Braga PMC, Piva RB, Dias RAC, Siqueira PR, Trevizan WA, Jesus CM de, Bazzarella C, Monteiro RS, Bernardini FC, Fernandes LAF, Sousa EPM de, Cazzolato MT, Oliveira D de, Bedo MVN. Integrating machine learning and data augmentation for automated texture classification in borehole image logs [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2025 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.30632/SPWLA-2025-0109
Vancouver
Souza AM, Cruz MA, Braga PMC, Piva RB, Dias RAC, Siqueira PR, Trevizan WA, Jesus CM de, Bazzarella C, Monteiro RS, Bernardini FC, Fernandes LAF, Sousa EPM de, Cazzolato MT, Oliveira D de, Bedo MVN. Integrating machine learning and data augmentation for automated texture classification in borehole image logs [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2025 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.30632/SPWLA-2025-0109
Trabalho de evento
Inductive models for structured output prediction of lncRNA-disease associations (2025)
Nakano, Felipe Kenji ; Bertoni, Livia; Cerri, Ricardo ; Vens, Celine
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE Conference on Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biology - CIBCB. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOINFORMÁTICA, COMPUTAÇÃO EVOLUTIVA
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ABNT
NAKANO, Felipe Kenji et al. Inductive models for structured output prediction of lncRNA-disease associations. 2025, Anais.. Piscataway: IEEE, 2025. Disponível em: https://doi.org/10.1109/CIBCB66090.2025.11177093. Acesso em: 09 dez. 2025.
APA
Nakano, F. K., Bertoni, L., Cerri, R., & Vens, C. (2025). Inductive models for structured output prediction of lncRNA-disease associations. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/CIBCB66090.2025.11177093
NLM
Nakano FK, Bertoni L, Cerri R, Vens C. Inductive models for structured output prediction of lncRNA-disease associations [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2025 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CIBCB66090.2025.11177093
Vancouver
Nakano FK, Bertoni L, Cerri R, Vens C. Inductive models for structured output prediction of lncRNA-disease associations [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2025 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CIBCB66090.2025.11177093
Trabalho de evento
On the use of machine learning for modern IoT ELF malware detection (2025)
Souza, Cristian H.M. ; Batista, Daniel Macêdo
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE Latin American Conference on Computational Intelligence - LA-CCI. Unidade: IME
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, GESTÃO DA SEGURANÇA EM SISTEMAS COMPUTACIONAIS
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ABNT
SOUZA, Cristian H.M. e BATISTA, Daniel Macêdo. On the use of machine learning for modern IoT ELF malware detection. 2025, Anais.. Piscataway: IEEE, 2025. p. 1-6. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/2b6f0605-3ca7-42af-ac9b-a9a8f1e8f68d/3272162_va.pdf. Acesso em: 09 dez. 2025.
APA
Souza, C. H. M., & Batista, D. M. (2025). On the use of machine learning for modern IoT ELF malware detection. In Proceedings (p. 1-6). Piscataway: IEEE. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/2b6f0605-3ca7-42af-ac9b-a9a8f1e8f68d/3272162_va.pdf
NLM
Souza CHM, Batista DM. On the use of machine learning for modern IoT ELF malware detection [Internet]. Proceedings. 2025 ; 1-6.[citado 2025 dez. 09 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/2b6f0605-3ca7-42af-ac9b-a9a8f1e8f68d/3272162_va.pdf
Vancouver
Souza CHM, Batista DM. On the use of machine learning for modern IoT ELF malware detection [Internet]. Proceedings. 2025 ; 1-6.[citado 2025 dez. 09 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/2b6f0605-3ca7-42af-ac9b-a9a8f1e8f68d/3272162_va.pdf
Trabalho de evento
Six-layer industrial architecture applied to predictive maintenance (2025)
Guidotti, Fernanda Pereira ; Arantes, Jesimar da Silva ; Arantes, Márcio da Silva ; Bedoya, Albeiro Espinosa ; Toledo, Claudio Fabiano Motta
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Conference on Software Technologies - ICSOFT. Unidade: ICMC
Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, INDÚSTRIA 4.0, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE DADOS
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ABNT
GUIDOTTI, Fernanda Pereira et al. Six-layer industrial architecture applied to predictive maintenance. 2025, Anais.. Setúbal: SCItTEPRESS, 2025. Disponível em: https://doi.org/10.5220/0012767000003753. Acesso em: 09 dez. 2025.
APA
Guidotti, F. P., Arantes, J. da S., Arantes, M. da S., Bedoya, A. E., & Toledo, C. F. M. (2025). Six-layer industrial architecture applied to predictive maintenance. In Proceedings. Setúbal: SCItTEPRESS. doi:10.5220/0012767000003753
NLM
Guidotti FP, Arantes J da S, Arantes M da S, Bedoya AE, Toledo CFM. Six-layer industrial architecture applied to predictive maintenance [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2025 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.5220/0012767000003753
Vancouver
Guidotti FP, Arantes J da S, Arantes M da S, Bedoya AE, Toledo CFM. Six-layer industrial architecture applied to predictive maintenance [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2025 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.5220/0012767000003753
Trabalho de evento
Computer assisted analysis of acrosomal status in sperm cells using inverted fluorescence microscopy and computational intelligence for biotechnology applications (2025)
Ortiz, Yuliana López; Castillo, Katherine Diaz; Muñoz, Julían Antonio Villamarín ; Spatti, Danilo Hernane
Fonte: Proceedings. Nome do evento: Symposium of Image, Signal Processing, and Artificial Vision - STSIVA. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZAGEM PROFUNDA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, ESPERMATOZOIDES ANIMAL
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ABNT
ORTIZ, Yuliana López et al. Computer assisted analysis of acrosomal status in sperm cells using inverted fluorescence microscopy and computational intelligence for biotechnology applications. 2025, Anais.. Piscataway: IEEE, 2025. Disponível em: https://doi.org/10.1109/STSIVA66383.2025.11156651. Acesso em: 09 dez. 2025.
APA
Ortiz, Y. L., Castillo, K. D., Muñoz, J. A. V., & Spatti, D. H. (2025). Computer assisted analysis of acrosomal status in sperm cells using inverted fluorescence microscopy and computational intelligence for biotechnology applications. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/STSIVA66383.2025.11156651
NLM
Ortiz YL, Castillo KD, Muñoz JAV, Spatti DH. Computer assisted analysis of acrosomal status in sperm cells using inverted fluorescence microscopy and computational intelligence for biotechnology applications [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2025 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1109/STSIVA66383.2025.11156651
Vancouver
Ortiz YL, Castillo KD, Muñoz JAV, Spatti DH. Computer assisted analysis of acrosomal status in sperm cells using inverted fluorescence microscopy and computational intelligence for biotechnology applications [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2025 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1109/STSIVA66383.2025.11156651
Trabalho de evento
Robotic visual attention architecture for ADAS in critical embedded systems for smart vehicles (2025)
Bruno, Diego Renan ; Martins, William D’Abruzzo ; Berri, Rafael Alceste ; Osório, Fernando Santos
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications - VISIGRAPP. Unidade: ICMC
Assuntos: VISÃO COMPUTACIONAL, VEÍCULOS AUTÔNOMOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
BRUNO, Diego Renan et al. Robotic visual attention architecture for ADAS in critical embedded systems for smart vehicles. 2025, Anais.. Setúbal: SCITEPRESS, 2025. Disponível em: https://doi.org/10.5220/0013362600003912. Acesso em: 09 dez. 2025.
APA
Bruno, D. R., Martins, W. D. ’A., Berri, R. A., & Osório, F. S. (2025). Robotic visual attention architecture for ADAS in critical embedded systems for smart vehicles. In Proceedings. Setúbal: SCITEPRESS. doi:10.5220/0013362600003912
NLM
Bruno DR, Martins WD’A, Berri RA, Osório FS. Robotic visual attention architecture for ADAS in critical embedded systems for smart vehicles [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2025 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.5220/0013362600003912
Vancouver
Bruno DR, Martins WD’A, Berri RA, Osório FS. Robotic visual attention architecture for ADAS in critical embedded systems for smart vehicles [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2025 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.5220/0013362600003912
Trabalho de evento
Assessing rule-based document segmentation and word normalization for legal ruling classification (2025)
Godoi, Giliard Almeida de ; Rivolli, Adriano ; Freire, Daniela Lopes ; Pereira, Fabíola Souza Fernandes ; Ventura, Nubia Regina ; Almeida, Alex Marino de ; Garcia, Luís Paulo Faina ; Dias, Márcio de Souza ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Fonte: Proceedings. Nome do evento: Annual International Conference on Digital Government Research - DG.O. Unidade: ICMC
Assuntos: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, RECONHECIMENTO DE TEXTO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, DECISÃO JUDICIAL
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ABNT
GODOI, Giliard Almeida de et al. Assessing rule-based document segmentation and word normalization for legal ruling classification. 2025, Anais.. [S.l.]: Digital Government Society - DGS, 2025. Disponível em: https://doi.org/10.59490/dgo.2025.948. Acesso em: 09 dez. 2025.
APA
Godoi, G. A. de, Rivolli, A., Freire, D. L., Pereira, F. S. F., Ventura, N. R., Almeida, A. M. de, et al. (2025). Assessing rule-based document segmentation and word normalization for legal ruling classification. In Proceedings. [S.l.]: Digital Government Society - DGS. doi:10.59490/dgo.2025.948
NLM
Godoi GA de, Rivolli A, Freire DL, Pereira FSF, Ventura NR, Almeida AM de, Garcia LPF, Dias M de S, Carvalho ACP de LF de. Assessing rule-based document segmentation and word normalization for legal ruling classification [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2025 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.59490/dgo.2025.948
Vancouver
Godoi GA de, Rivolli A, Freire DL, Pereira FSF, Ventura NR, Almeida AM de, Garcia LPF, Dias M de S, Carvalho ACP de LF de. Assessing rule-based document segmentation and word normalization for legal ruling classification [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2025 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.59490/dgo.2025.948
Trabalho de evento
Grammar-based evolutionary approaches for software effort estimation (2025)
Basgalupp, Márcio Porto ; Barros, Rodrigo Coelho ; Cerri, Ricardo ; Neri, Ferrante ; Miranda, Péricles ; Ludermir, Teresa
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE Congress on Evolutionary Computation - CEC. Unidade: ICMC
Assuntos: ALGORITMOS GENÉTICOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
BASGALUPP, Márcio Porto et al. Grammar-based evolutionary approaches for software effort estimation. 2025, Anais.. Piscataway: IEEE, 2025. Disponível em: https://doi.org/10.1109/CEC65147.2025.11042977. Acesso em: 09 dez. 2025.
APA
Basgalupp, M. P., Barros, R. C., Cerri, R., Neri, F., Miranda, P., & Ludermir, T. (2025). Grammar-based evolutionary approaches for software effort estimation. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/CEC65147.2025.11042977
NLM
Basgalupp MP, Barros RC, Cerri R, Neri F, Miranda P, Ludermir T. Grammar-based evolutionary approaches for software effort estimation [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2025 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CEC65147.2025.11042977
Vancouver
Basgalupp MP, Barros RC, Cerri R, Neri F, Miranda P, Ludermir T. Grammar-based evolutionary approaches for software effort estimation [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2025 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CEC65147.2025.11042977
Trabalho de evento
ICU-TSB: a benchmark for temporal patient representation learning for unsupervised stratification into patient cohorts (2025)
Proios, Dimitrios ; Bornet, Alban ; Yazdani, Anthony ; Rodrigues Junior, José Fernando ; Teodoro, Douglas
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems - CBMS. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, BENCHMARKS, SISTEMAS COMPUTADORIZADOS DE REGISTROS MÉDICOS, UNIDADES DE TERAPIA INTENSIVA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PROIOS, Dimitrios et al. ICU-TSB: a benchmark for temporal patient representation learning for unsupervised stratification into patient cohorts. 2025, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2025. Disponível em: https://doi.org/10.1109/CBMS65348.2025.00022. Acesso em: 09 dez. 2025.
APA
Proios, D., Bornet, A., Yazdani, A., Rodrigues Junior, J. F., & Teodoro, D. (2025). ICU-TSB: a benchmark for temporal patient representation learning for unsupervised stratification into patient cohorts. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/CBMS65348.2025.00022
NLM
Proios D, Bornet A, Yazdani A, Rodrigues Junior JF, Teodoro D. ICU-TSB: a benchmark for temporal patient representation learning for unsupervised stratification into patient cohorts [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2025 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS65348.2025.00022
Vancouver
Proios D, Bornet A, Yazdani A, Rodrigues Junior JF, Teodoro D. ICU-TSB: a benchmark for temporal patient representation learning for unsupervised stratification into patient cohorts [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2025 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS65348.2025.00022
Trabalho de evento
Large language models ensemble for biochemical properties detection in scientific articles (2025)
Gôlo, Marcos Paulo Silva ; Medeiros Júnior, José Gilberto Barbosa de ; Vilas Boas, Gabriele Souza; Lobato, Fábio Manoel França ; Silva, Diego Furtado ; Marcacini, Ricardo Marcondes
Fonte: Proceedings. Nome do evento: Extended Semantic Web Conference - ESWC. Unidade: ICMC
Assuntos: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, MINERAÇÃO DE DADOS, DESCOBERTA DE CONHECIMENTO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, FÁRMACOS, PRODUTOS NATURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
GÔLO, Marcos Paulo Silva et al. Large language models ensemble for biochemical properties detection in scientific articles. 2025, Anais.. Aachen: CEUR-WS, 2025. Disponível em: https://ceur-ws.org/Vol-4020/BiKE_Paper_ID_1.pdf. Acesso em: 09 dez. 2025.
APA
Gôlo, M. P. S., Medeiros Júnior, J. G. B. de, Vilas Boas, G. S., Lobato, F. M. F., Silva, D. F., & Marcacini, R. M. (2025). Large language models ensemble for biochemical properties detection in scientific articles. In Proceedings. Aachen: CEUR-WS. Recuperado de https://ceur-ws.org/Vol-4020/BiKE_Paper_ID_1.pdf
NLM
Gôlo MPS, Medeiros Júnior JGB de, Vilas Boas GS, Lobato FMF, Silva DF, Marcacini RM. Large language models ensemble for biochemical properties detection in scientific articles [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2025 dez. 09 ] Available from: https://ceur-ws.org/Vol-4020/BiKE_Paper_ID_1.pdf
Vancouver
Gôlo MPS, Medeiros Júnior JGB de, Vilas Boas GS, Lobato FMF, Silva DF, Marcacini RM. Large language models ensemble for biochemical properties detection in scientific articles [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2025 dez. 09 ] Available from: https://ceur-ws.org/Vol-4020/BiKE_Paper_ID_1.pdf
Trabalho de evento
Adapting synthetic eyes: a study of pixel and feature-level UDA for traffic object detection (2025)
Medeiros, André N; Silva, Renato Moraes ; Almeida, Jurandy ; Almeida, Tiago Agostinho de
Fonte: Proceedings. Nome do evento: Conference on Graphics, Patterns and Images - SIBGRAPI. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, VISÃO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE IMAGEM
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MEDEIROS, André N et al. Adapting synthetic eyes: a study of pixel and feature-level UDA for traffic object detection. 2025, Anais.. Piscataway: IEEE, 2025. Disponível em: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI67909.2025.11223280. Acesso em: 09 dez. 2025.
APA
Medeiros, A. N., Silva, R. M., Almeida, J., & Almeida, T. A. de. (2025). Adapting synthetic eyes: a study of pixel and feature-level UDA for traffic object detection. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/SIBGRAPI67909.2025.11223280
NLM
Medeiros AN, Silva RM, Almeida J, Almeida TA de. Adapting synthetic eyes: a study of pixel and feature-level UDA for traffic object detection [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2025 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI67909.2025.11223280
Vancouver
Medeiros AN, Silva RM, Almeida J, Almeida TA de. Adapting synthetic eyes: a study of pixel and feature-level UDA for traffic object detection [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2025 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI67909.2025.11223280
Trabalho de evento
Knowledge distillation for reduced footprint semantic segmentation with the U-net (2025)
Rosa, Ciro ; Hirata, Nina Sumiko Tomita
Fonte: Proceedings. Nome do evento: Symposium on Applied Computing - SAC. Unidade: IME
Assuntos: COMPRESSÃO (COMPUTABILIDADE E COMPLEXIDADE), VISÃO COMPUTACIONAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ROSA, Ciro e HIRATA, Nina Sumiko Tomita. Knowledge distillation for reduced footprint semantic segmentation with the U-net. 2025, Anais.. New York: ACM, 2025. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3672608.3707773. Acesso em: 09 dez. 2025.
APA
Rosa, C., & Hirata, N. S. T. (2025). Knowledge distillation for reduced footprint semantic segmentation with the U-net. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/3672608.3707773
NLM
Rosa C, Hirata NST. Knowledge distillation for reduced footprint semantic segmentation with the U-net [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2025 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3672608.3707773
Vancouver
Rosa C, Hirata NST. Knowledge distillation for reduced footprint semantic segmentation with the U-net [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2025 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3672608.3707773
Trabalho de evento
AI-driven public health surveillance: analyzing vulnerable areas in Brazil using remote sensing and socioeconomic data (2025)
Silva, João Pedro da; Aguiar, Erikson Júlio de ; Spadon, Gabriel ; Traina, Agma Juci Machado ; Rodrigues Junior, José Fernando
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems - CBMS. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, SENSORIAMENTO REMOTO, INDICADORES SOCIOECONÔMICOS, SAÚDE PÚBLICA, BRASIL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SILVA, João Pedro da et al. AI-driven public health surveillance: analyzing vulnerable areas in Brazil using remote sensing and socioeconomic data. 2025, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2025. Disponível em: https://doi.org/10.1109/CBMS65348.2025.00180. Acesso em: 09 dez. 2025.
APA
Silva, J. P. da, Aguiar, E. J. de, Spadon, G., Traina, A. J. M., & Rodrigues Junior, J. F. (2025). AI-driven public health surveillance: analyzing vulnerable areas in Brazil using remote sensing and socioeconomic data. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/CBMS65348.2025.00180
NLM
Silva JP da, Aguiar EJ de, Spadon G, Traina AJM, Rodrigues Junior JF. AI-driven public health surveillance: analyzing vulnerable areas in Brazil using remote sensing and socioeconomic data [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2025 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS65348.2025.00180
Vancouver
Silva JP da, Aguiar EJ de, Spadon G, Traina AJM, Rodrigues Junior JF. AI-driven public health surveillance: analyzing vulnerable areas in Brazil using remote sensing and socioeconomic data [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2025 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS65348.2025.00180
Trabalho de evento
Uncertainty quantification in measuring ore mass flow rate with data-driven soft sensors (2025)
Diniz, Francisco José dos Santos ; Matos, Saulo Neves ; Ueyama, Jó ; Marcolino, Leandro Soriano ; Luz, Eduardo José da Silva; Pessin, Gustavo
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference. Unidade: ICMC
Assuntos: EMPRESAS DE MINERAÇÃO, INDÚSTRIA 4.0, TOMADA DE DECISÃO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PREDIÇÃO
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ABNT
DINIZ, Francisco José dos Santos et al. Uncertainty quantification in measuring ore mass flow rate with data-driven soft sensors. 2025, Anais.. Piscataway: IEEE, 2025. Disponível em: https://doi.org/10.1109/I2MTC62753.2025.11079114. Acesso em: 09 dez. 2025.
APA
Diniz, F. J. dos S., Matos, S. N., Ueyama, J., Marcolino, L. S., Luz, E. J. da S., & Pessin, G. (2025). Uncertainty quantification in measuring ore mass flow rate with data-driven soft sensors. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/I2MTC62753.2025.11079114
NLM
Diniz FJ dos S, Matos SN, Ueyama J, Marcolino LS, Luz EJ da S, Pessin G. Uncertainty quantification in measuring ore mass flow rate with data-driven soft sensors [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2025 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1109/I2MTC62753.2025.11079114
Vancouver
Diniz FJ dos S, Matos SN, Ueyama J, Marcolino LS, Luz EJ da S, Pessin G. Uncertainty quantification in measuring ore mass flow rate with data-driven soft sensors [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2025 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1109/I2MTC62753.2025.11079114
Trabalho de evento
Exploring machine learning-based solutions for fault classification and region identification in onshore wind farm collector systems (2024)
Davi, Moisés Junior Batista Borges ; Cunha, Talita Mitsue Onose Araujo; Oliveira, Emanuel Percinio Gonçalves de; Oleskovicz, Mario
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Conference on Harmonics and Quality of Power - ICHQP. Unidades: EESC, EESC E ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, FALHA, FONTES RENOVÁVEIS DE ENERGIA, ENGENHARIA ELÉTRICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
DAVI, Moisés Junior Batista Borges et al. Exploring machine learning-based solutions for fault classification and region identification in onshore wind farm collector systems. 2024, Anais.. Piscataway, NJ, USA: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, 2024. Disponível em: http://dx.doi.org/10.1109/ICHQP61174.2024.10768736. Acesso em: 09 dez. 2025.
APA
Davi, M. J. B. B., Cunha, T. M. O. A., Oliveira, E. P. G. de, & Oleskovicz, M. (2024). Exploring machine learning-based solutions for fault classification and region identification in onshore wind farm collector systems. In Proceedings. Piscataway, NJ, USA: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo. doi:10.1109/ICHQP61174.2024.10768736
NLM
Davi MJBB, Cunha TMOA, Oliveira EPG de, Oleskovicz M. Exploring machine learning-based solutions for fault classification and region identification in onshore wind farm collector systems [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 dez. 09 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1109/ICHQP61174.2024.10768736
Vancouver
Davi MJBB, Cunha TMOA, Oliveira EPG de, Oleskovicz M. Exploring machine learning-based solutions for fault classification and region identification in onshore wind farm collector systems [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 dez. 09 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1109/ICHQP61174.2024.10768736
Trabalho de evento
iRisk: a scalable microservice for classifying issue risks based on crowdsourced App reviews (2024)
Lima, Vitor Mesaque Alves de ; Barbosa, Jacson Rodrigues ; Marcacini, Ricardo Marcondes
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution - ICSME. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MINERAÇÃO DE DADOS, PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, RECONHECIMENTO DE TEXTO, ENGENHARIA DE SOFTWARE, APLICATIVOS MÓVEIS
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. iRisk: a scalable microservice for classifying issue risks based on crowdsourced App reviews. 2024, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/ICSME58944.2024.00091. Acesso em: 09 dez. 2025.
APA
Lima, V. M. A. de, Barbosa, J. R., & Marcacini, R. M. (2024). iRisk: a scalable microservice for classifying issue risks based on crowdsourced App reviews. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/ICSME58944.2024.00091
NLM
Lima VMA de, Barbosa JR, Marcacini RM. iRisk: a scalable microservice for classifying issue risks based on crowdsourced App reviews [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICSME58944.2024.00091
Vancouver
Lima VMA de, Barbosa JR, Marcacini RM. iRisk: a scalable microservice for classifying issue risks based on crowdsourced App reviews [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICSME58944.2024.00091
Trabalho de evento
Enhancing low-cost molecular property prediction with contrastive learning on SMILES representations (2024)
Quiles, Marcos G. ; Ribeiro, Piero A. L. ; Pinheiro, Gabriel A. ; Prati, Ronaldo ; Silva, Juarez L. F. da
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Conference on Computational Science and Its Applications. Unidade: IQSC
Assuntos: MOLÉCULA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
QUILES, Marcos G. et al. Enhancing low-cost molecular property prediction with contrastive learning on SMILES representations. 2024, Anais.. Cham: Springer, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-65329-2_26. Acesso em: 09 dez. 2025.
APA
Quiles, M. G., Ribeiro, P. A. L., Pinheiro, G. A., Prati, R., & Silva, J. L. F. da. (2024). Enhancing low-cost molecular property prediction with contrastive learning on SMILES representations. In Proceedings. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-65329-2_26
NLM
Quiles MG, Ribeiro PAL, Pinheiro GA, Prati R, Silva JLF da. Enhancing low-cost molecular property prediction with contrastive learning on SMILES representations [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-65329-2_26
Vancouver
Quiles MG, Ribeiro PAL, Pinheiro GA, Prati R, Silva JLF da. Enhancing low-cost molecular property prediction with contrastive learning on SMILES representations [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-65329-2_26

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