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Artigo de periodico
Regression trees for fast and adaptive prediction intervals (2025)
Cabezas, Luben Miguel Cruz ; Otto, Mateus Piovezan ; Izbicki, Rafael ; Stern, Rafael Bassi
Fonte: Information Sciences. Unidades: IME, Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística
Assunto: ANÁLISE MULTIVARIADA
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ABNT
CABEZAS, Luben Miguel Cruz et al. Regression trees for fast and adaptive prediction intervals. Information Sciences, v. 686, n. artigo 121369, p. 1-31, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2024.121369. Acesso em: 04 dez. 2025.
APA
Cabezas, L. M. C., Otto, M. P., Izbicki, R., & Stern, R. B. (2025). Regression trees for fast and adaptive prediction intervals. Information Sciences, 686( artigo 121369), 1-31. doi:10.1016/j.ins.2024.121369
NLM
Cabezas LMC, Otto MP, Izbicki R, Stern RB. Regression trees for fast and adaptive prediction intervals [Internet]. Information Sciences. 2025 ; 686( artigo 121369): 1-31.[citado 2025 dez. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2024.121369
Vancouver
Cabezas LMC, Otto MP, Izbicki R, Stern RB. Regression trees for fast and adaptive prediction intervals [Internet]. Information Sciences. 2025 ; 686( artigo 121369): 1-31.[citado 2025 dez. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2024.121369
Artigo de periodico
A unified framework for dataset shift diagnostics (2023)
Polo, Felipe Maia ; Izbicki, Rafael ; Lacerda, Evanildo Gomes; Ibieta Jimenez, Juan Pablo ; Vicente, Renato
Fonte: Information Sciences. Unidade: IME
Assunto: TESTES DE HIPÓTESES
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ABNT
POLO, Felipe Maia et al. A unified framework for dataset shift diagnostics. Information Sciences, v. 649, n. artigo 119612, p. 1-17, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2023.119612. Acesso em: 04 dez. 2025.
APA
Polo, F. M., Izbicki, R., Lacerda, E. G., Ibieta Jimenez, J. P., & Vicente, R. (2023). A unified framework for dataset shift diagnostics. Information Sciences, 649( artigo 119612), 1-17. doi:10.1016/j.ins.2023.119612
NLM
Polo FM, Izbicki R, Lacerda EG, Ibieta Jimenez JP, Vicente R. A unified framework for dataset shift diagnostics [Internet]. Information Sciences. 2023 ; 649( artigo 119612): 1-17.[citado 2025 dez. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2023.119612
Vancouver
Polo FM, Izbicki R, Lacerda EG, Ibieta Jimenez JP, Vicente R. A unified framework for dataset shift diagnostics [Internet]. Information Sciences. 2023 ; 649( artigo 119612): 1-17.[citado 2025 dez. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2023.119612
Artigo de periodico
Modelling how social network algorithms can influence opinion polarization (2022)
Arruda, Henrique Ferraz de ; Cardoso, Felipe Maciel; Arruda, Guilherme Ferraz de; Hernández, Alexis R.; Costa, Luciano da Fontoura ; Moreno, Yamir
Fonte: Information Sciences. Unidade: IFSC
Assuntos: REDES COMPLEXAS, GEOMETRIA E MODELAGEM COMPUTACIONAL
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ABNT
ARRUDA, Henrique Ferraz de et al. Modelling how social network algorithms can influence opinion polarization. Information Sciences, v. 588, p. 265-278 , 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2021.12.069. Acesso em: 04 dez. 2025.
APA
Arruda, H. F. de, Cardoso, F. M., Arruda, G. F. de, Hernández, A. R., Costa, L. da F., & Moreno, Y. (2022). Modelling how social network algorithms can influence opinion polarization. Information Sciences, 588, 265-278 . doi:10.1016/j.ins.2021.12.069
NLM
Arruda HF de, Cardoso FM, Arruda GF de, Hernández AR, Costa L da F, Moreno Y. Modelling how social network algorithms can influence opinion polarization [Internet]. Information Sciences. 2022 ; 588 265-278 .[citado 2025 dez. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2021.12.069
Vancouver
Arruda HF de, Cardoso FM, Arruda GF de, Hernández AR, Costa L da F, Moreno Y. Modelling how social network algorithms can influence opinion polarization [Internet]. Information Sciences. 2022 ; 588 265-278 .[citado 2025 dez. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2021.12.069
Artigo de periodico
Autonomous CNN (AutoCNN): a data-driven approach to network architecture determination (2022)
Aradhya, Abhay M. S ; Ashfahani, Andri; Angelina, Fienny; Pratama, Mahardhika ; Mello, Rodrigo Fernandes de ; Sundaram, Suresh
Fonte: Information Sciences. Unidade: ICMC
Assuntos: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, COMPUTAÇÃO EVOLUTIVA
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ABNT
ARADHYA, Abhay M. S et al. Autonomous CNN (AutoCNN): a data-driven approach to network architecture determination. Information Sciences, v. 607, p. 638-653, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2022.05.100. Acesso em: 04 dez. 2025.
APA
Aradhya, A. M. S., Ashfahani, A., Angelina, F., Pratama, M., Mello, R. F. de, & Sundaram, S. (2022). Autonomous CNN (AutoCNN): a data-driven approach to network architecture determination. Information Sciences, 607, 638-653. doi:10.1016/j.ins.2022.05.100
NLM
Aradhya AMS, Ashfahani A, Angelina F, Pratama M, Mello RF de, Sundaram S. Autonomous CNN (AutoCNN): a data-driven approach to network architecture determination [Internet]. Information Sciences. 2022 ; 607 638-653.[citado 2025 dez. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2022.05.100
Vancouver
Aradhya AMS, Ashfahani A, Angelina F, Pratama M, Mello RF de, Sundaram S. Autonomous CNN (AutoCNN): a data-driven approach to network architecture determination [Internet]. Information Sciences. 2022 ; 607 638-653.[citado 2025 dez. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2022.05.100
Artigo de periodico
A comparative analysis of knowledge acquisition performance in complex networks (2021)
Guerreiro, Lucas; Silva, Filipi Nascimento ; Amancio, Diego Raphael
Fonte: Information Sciences. Unidade: ICMC
Assuntos: REDES COMPLEXAS, DESCOBERTA DE CONHECIMENTO
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ABNT
GUERREIRO, Lucas e SILVA, Filipi Nascimento e AMANCIO, Diego Raphael. A comparative analysis of knowledge acquisition performance in complex networks. Information Sciences, v. 555, p. 46-57, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.12.060. Acesso em: 04 dez. 2025.
APA
Guerreiro, L., Silva, F. N., & Amancio, D. R. (2021). A comparative analysis of knowledge acquisition performance in complex networks. Information Sciences, 555, 46-57. doi:10.1016/j.ins.2020.12.060
NLM
Guerreiro L, Silva FN, Amancio DR. A comparative analysis of knowledge acquisition performance in complex networks [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 555 46-57.[citado 2025 dez. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.12.060
Vancouver
Guerreiro L, Silva FN, Amancio DR. A comparative analysis of knowledge acquisition performance in complex networks [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 555 46-57.[citado 2025 dez. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.12.060
Artigo de periodico
LIG-Doctor: efficient patient trajectory prediction using bidirectional minimal gated-recurrent networks (2021)
Rodrigues Junior, José Fernando ; Gutierrez, Marco Antonio ; Spadon, Gabriel ; Machado, Bruno Brandoli ; Amer-Yahia, Sihem
Fonte: Information Sciences. Unidades: ICMC, EP
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS), PROGNÓSTICO, TECNOLOGIAS DA SAÚDE
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ABNT
RODRIGUES JUNIOR, José Fernando et al. LIG-Doctor: efficient patient trajectory prediction using bidirectional minimal gated-recurrent networks. Information Sciences, v. 545, p. 813-827, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.09.024. Acesso em: 04 dez. 2025.
APA
Rodrigues Junior, J. F., Gutierrez, M. A., Spadon, G., Machado, B. B., & Amer-Yahia, S. (2021). LIG-Doctor: efficient patient trajectory prediction using bidirectional minimal gated-recurrent networks. Information Sciences, 545, 813-827. doi:10.1016/j.ins.2020.09.024
NLM
Rodrigues Junior JF, Gutierrez MA, Spadon G, Machado BB, Amer-Yahia S. LIG-Doctor: efficient patient trajectory prediction using bidirectional minimal gated-recurrent networks [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 545 813-827.[citado 2025 dez. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.09.024
Vancouver
Rodrigues Junior JF, Gutierrez MA, Spadon G, Machado BB, Amer-Yahia S. LIG-Doctor: efficient patient trajectory prediction using bidirectional minimal gated-recurrent networks [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 545 813-827.[citado 2025 dez. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.09.024
Artigo de periodico
Sufficient conditions in terms of linear matrix inequalities for guaranteed ultimately boundedness of solutions of switched Takagi-Sugeno fuzzy systems using the S-procedure (2021)
Valentino, Michele Cristina; Faria, Flavio A.; Oliveira, Vilma Alves de ; Alberto, Luís Fernando Costa
Fonte: Information Sciences. Unidade: EESC
Assuntos: LÓGICA FUZZY, SISTEMAS DINÂMICOS, ESTABILIDADE DE LIAPUNOV, ENGENHARIA ELÉTRICA
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ABNT
VALENTINO, Michele Cristina et al. Sufficient conditions in terms of linear matrix inequalities for guaranteed ultimately boundedness of solutions of switched Takagi-Sugeno fuzzy systems using the S-procedure. Information Sciences, v. 572, p. 501-521, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2021.04.103. Acesso em: 04 dez. 2025.
APA
Valentino, M. C., Faria, F. A., Oliveira, V. A. de, & Alberto, L. F. C. (2021). Sufficient conditions in terms of linear matrix inequalities for guaranteed ultimately boundedness of solutions of switched Takagi-Sugeno fuzzy systems using the S-procedure. Information Sciences, 572, 501-521. doi:10.1016/j.ins.2021.04.103
NLM
Valentino MC, Faria FA, Oliveira VA de, Alberto LFC. Sufficient conditions in terms of linear matrix inequalities for guaranteed ultimately boundedness of solutions of switched Takagi-Sugeno fuzzy systems using the S-procedure [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 572 501-521.[citado 2025 dez. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2021.04.103
Vancouver
Valentino MC, Faria FA, Oliveira VA de, Alberto LFC. Sufficient conditions in terms of linear matrix inequalities for guaranteed ultimately boundedness of solutions of switched Takagi-Sugeno fuzzy systems using the S-procedure [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 572 501-521.[citado 2025 dez. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2021.04.103
Artigo de periodico
A graph-based approach for positive and unlabeled learning (2021)
Carnevali, Julio César ; Rossi, Rafael Geraldeli ; Milios, Evangelos ; Lopes, Alneu de Andrade
Fonte: Information Sciences. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE TEXTO, RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO
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ABNT
CARNEVALI, Julio César et al. A graph-based approach for positive and unlabeled learning. Information Sciences, v. No 2021, p. 655-672, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2021.08.099. Acesso em: 04 dez. 2025.
APA
Carnevali, J. C., Rossi, R. G., Milios, E., & Lopes, A. de A. (2021). A graph-based approach for positive and unlabeled learning. Information Sciences, No 2021, 655-672. doi:10.1016/j.ins.2021.08.099
NLM
Carnevali JC, Rossi RG, Milios E, Lopes A de A. A graph-based approach for positive and unlabeled learning [Internet]. Information Sciences. 2021 ; No 2021 655-672.[citado 2025 dez. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2021.08.099
Vancouver
Carnevali JC, Rossi RG, Milios E, Lopes A de A. A graph-based approach for positive and unlabeled learning [Internet]. Information Sciences. 2021 ; No 2021 655-672.[citado 2025 dez. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2021.08.099
Artigo de periodico
Assessing the data complexity of imbalanced datasets (2021)
Barella, Victor Hugo ; Garcia, Luís Paulo Faina ; Souto, Marcílio Carlos Pereira de ; Lorena, Ana Carolina ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Fonte: Information Sciences. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, MATEMÁTICA DA COMPUTAÇÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BARELLA, Victor Hugo et al. Assessing the data complexity of imbalanced datasets. Information Sciences, v. 553, p. 83-109, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.12.006. Acesso em: 04 dez. 2025.
APA
Barella, V. H., Garcia, L. P. F., Souto, M. C. P. de, Lorena, A. C., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2021). Assessing the data complexity of imbalanced datasets. Information Sciences, 553, 83-109. doi:10.1016/j.ins.2020.12.006
NLM
Barella VH, Garcia LPF, Souto MCP de, Lorena AC, Carvalho ACP de LF de. Assessing the data complexity of imbalanced datasets [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 553 83-109.[citado 2025 dez. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.12.006
Vancouver
Barella VH, Garcia LPF, Souto MCP de, Lorena AC, Carvalho ACP de LF de. Assessing the data complexity of imbalanced datasets [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 553 83-109.[citado 2025 dez. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.12.006
Artigo de periodico
Analysis of activation maps through global pooling measurements for texture classification (2021)
Condori, Rayner Harold Montes ; Bruno, Odemir Martinez
Fonte: Information Sciences. Unidades: IFSC, ICMC
Assuntos: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, MAPAS, VISÃO COMPUTACIONAL
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ABNT
CONDORI, Rayner Harold Montes e BRUNO, Odemir Martinez. Analysis of activation maps through global pooling measurements for texture classification. Information Sciences, v. 555, p. 260-279 , 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.09.058. Acesso em: 04 dez. 2025.
APA
Condori, R. H. M., & Bruno, O. M. (2021). Analysis of activation maps through global pooling measurements for texture classification. Information Sciences, 555, 260-279 . doi:10.1016/j.ins.2020.09.058
NLM
Condori RHM, Bruno OM. Analysis of activation maps through global pooling measurements for texture classification [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 555 260-279 .[citado 2025 dez. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.09.058
Vancouver
Condori RHM, Bruno OM. Analysis of activation maps through global pooling measurements for texture classification [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 555 260-279 .[citado 2025 dez. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.09.058
Artigo de periodico
A visual analysis method of randomness for classifying and ranking pseudo-random number generators (2021)
Machicao, Jeaneth; Ngo, Quynh Quang; Molchanov, Vladimir; Linsen, Lars; Bruno, Odemir Martinez
Fonte: Information Sciences. Unidades: IFSC, EP
Assuntos: COMPUTAÇÃO GRÁFICA, COMPUTAÇÃO APLICADA, CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MACHICAO, Jeaneth et al. A visual analysis method of randomness for classifying and ranking pseudo-random number generators. Information Sciences, v. 558, p. 1-20, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.10.041. Acesso em: 04 dez. 2025.
APA
Machicao, J., Ngo, Q. Q., Molchanov, V., Linsen, L., & Bruno, O. M. (2021). A visual analysis method of randomness for classifying and ranking pseudo-random number generators. Information Sciences, 558, 1-20. doi:10.1016/j.ins.2020.10.041
NLM
Machicao J, Ngo QQ, Molchanov V, Linsen L, Bruno OM. A visual analysis method of randomness for classifying and ranking pseudo-random number generators [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 558 1-20.[citado 2025 dez. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.10.041
Vancouver
Machicao J, Ngo QQ, Molchanov V, Linsen L, Bruno OM. A visual analysis method of randomness for classifying and ranking pseudo-random number generators [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 558 1-20.[citado 2025 dez. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.10.041
Artigo de periodico
Pruning deep convolutional neural networks architectures with evolution strategy (2021)
Fernandes Junior, Francisco Erivaldo ; Yen, Gary G
Fonte: Information Sciences. Unidade: ICMC
Assuntos: REDES NEURAIS, ALGORITMOS GENÉTICOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
FERNANDES JUNIOR, Francisco Erivaldo e YEN, Gary G. Pruning deep convolutional neural networks architectures with evolution strategy. Information Sciences, v. 552, p. 29-47, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.11.009. Acesso em: 04 dez. 2025.
APA
Fernandes Junior, F. E., & Yen, G. G. (2021). Pruning deep convolutional neural networks architectures with evolution strategy. Information Sciences, 552, 29-47. doi:10.1016/j.ins.2020.11.009
NLM
Fernandes Junior FE, Yen GG. Pruning deep convolutional neural networks architectures with evolution strategy [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 552 29-47.[citado 2025 dez. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.11.009
Vancouver
Fernandes Junior FE, Yen GG. Pruning deep convolutional neural networks architectures with evolution strategy [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 552 29-47.[citado 2025 dez. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.11.009
Artigo de periodico
Pruning of generative adversarial neural networks for medical imaging diagnostics with evolution strategy (2021)
Fernandes Junior, Francisco Erivaldo ; Yen, Gary G
Fonte: Information Sciences. Unidade: ICMC
Assuntos: REDES NEURAIS, ALGORITMOS GENÉTICOS, DIAGNÓSTICO POR IMAGEM
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
FERNANDES JUNIOR, Francisco Erivaldo e YEN, Gary G. Pruning of generative adversarial neural networks for medical imaging diagnostics with evolution strategy. Information Sciences, v. 558, p. 91-102, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.12.086. Acesso em: 04 dez. 2025.
APA
Fernandes Junior, F. E., & Yen, G. G. (2021). Pruning of generative adversarial neural networks for medical imaging diagnostics with evolution strategy. Information Sciences, 558, 91-102. doi:10.1016/j.ins.2020.12.086
NLM
Fernandes Junior FE, Yen GG. Pruning of generative adversarial neural networks for medical imaging diagnostics with evolution strategy [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 558 91-102.[citado 2025 dez. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.12.086
Vancouver
Fernandes Junior FE, Yen GG. Pruning of generative adversarial neural networks for medical imaging diagnostics with evolution strategy [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 558 91-102.[citado 2025 dez. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.12.086
Artigo de periodico
Stability analysis of Takagi–Sugeno systems using a switched fuzzy Lyapunov function (2021)
Elias, Leandro J; Faria, Flavio A.; Araujo, Rayza; Oliveira, Vilma Alves de
Fonte: Information Sciences. Unidade: EESC
Assuntos: LÓGICA FUZZY, SISTEMAS DINÂMICOS, ESTABILIDADE DE LIAPUNOV, ENGENHARIA ELÉTRICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ELIAS, Leandro J et al. Stability analysis of Takagi–Sugeno systems using a switched fuzzy Lyapunov function. Information Sciences, v. 543, p. 43-57, 2021Tradução . . Disponível em: http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2020.07.020. Acesso em: 04 dez. 2025.
APA
Elias, L. J., Faria, F. A., Araujo, R., & Oliveira, V. A. de. (2021). Stability analysis of Takagi–Sugeno systems using a switched fuzzy Lyapunov function. Information Sciences, 543, 43-57. doi:10.1016/j.ins.2020.07.020
NLM
Elias LJ, Faria FA, Araujo R, Oliveira VA de. Stability analysis of Takagi–Sugeno systems using a switched fuzzy Lyapunov function [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 543 43-57.[citado 2025 dez. 04 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2020.07.020
Vancouver
Elias LJ, Faria FA, Araujo R, Oliveira VA de. Stability analysis of Takagi–Sugeno systems using a switched fuzzy Lyapunov function [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 543 43-57.[citado 2025 dez. 04 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2020.07.020
Artigo de periodico
Dynamic time series smoothing for symbolic interval data applied to neuroscience (2020)
Nascimento, Diego Carvalho ; Pimentel, Bruno Almeida; Souza, Renata; Leite, Joao P; Edwards, Dylan J; Pontelli, Taiza Elaine Grespan dos Santos ; Louzada, Francisco
Fonte: Information Sciences. Unidades: FMRP, ICMC, Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística
Assuntos: ANÁLISE DE DADOS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, ELETROENCEFALOGRAFIA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
NASCIMENTO, Diego Carvalho et al. Dynamic time series smoothing for symbolic interval data applied to neuroscience. Information Sciences, v. 517, p. 415-426, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.12.026. Acesso em: 04 dez. 2025.
APA
Nascimento, D. C., Pimentel, B. A., Souza, R., Leite, J. P., Edwards, D. J., Pontelli, T. E. G. dos S., & Louzada, F. (2020). Dynamic time series smoothing for symbolic interval data applied to neuroscience. Information Sciences, 517, 415-426. doi:10.1016/j.ins.2019.12.026
NLM
Nascimento DC, Pimentel BA, Souza R, Leite JP, Edwards DJ, Pontelli TEG dos S, Louzada F. Dynamic time series smoothing for symbolic interval data applied to neuroscience [Internet]. Information Sciences. 2020 ;517 415-426.[citado 2025 dez. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.12.026
Vancouver
Nascimento DC, Pimentel BA, Souza R, Leite JP, Edwards DJ, Pontelli TEG dos S, Louzada F. Dynamic time series smoothing for symbolic interval data applied to neuroscience [Internet]. Information Sciences. 2020 ;517 415-426.[citado 2025 dez. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.12.026
Artigo de periodico
Life-like network automata descriptor based on binary patterns for network classification (2020)
Ribas, Lucas Correia ; Machicao, Jeaneth; Bruno, Odemir Martinez
Fonte: Information Sciences. Unidades: IFSC, ICMC
Assuntos: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, REDES COMPLEXAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RIBAS, Lucas Correia e MACHICAO, Jeaneth e BRUNO, Odemir Martinez. Life-like network automata descriptor based on binary patterns for network classification. Information Sciences, v. 55, p. 156-168, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.09.063. Acesso em: 04 dez. 2025.
APA
Ribas, L. C., Machicao, J., & Bruno, O. M. (2020). Life-like network automata descriptor based on binary patterns for network classification. Information Sciences, 55, 156-168. doi:10.1016/j.ins.2019.09.063
NLM
Ribas LC, Machicao J, Bruno OM. Life-like network automata descriptor based on binary patterns for network classification [Internet]. Information Sciences. 2020 ; 55 156-168.[citado 2025 dez. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.09.063
Vancouver
Ribas LC, Machicao J, Bruno OM. Life-like network automata descriptor based on binary patterns for network classification [Internet]. Information Sciences. 2020 ; 55 156-168.[citado 2025 dez. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.09.063
Artigo de periodico
Pre-processing approaches for collaborative filtering based on hierarchical clustering (2020)
Aguiar Neto, Fernando Soares de ; Costa, Arthur Fortes da ; Manzato, Marcelo Garcia ; Campello, Ricardo José Gabrielli Barreto
Fonte: Information Sciences. Unidade: ICMC
Assuntos: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, MULTIMÍDIA INTERATIVA
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ABNT
AGUIAR NETO, Fernando Soares de et al. Pre-processing approaches for collaborative filtering based on hierarchical clustering. Information Sciences, v. 534, p. Se 2020, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.05.021. Acesso em: 04 dez. 2025.
APA
Aguiar Neto, F. S. de, Costa, A. F. da, Manzato, M. G., & Campello, R. J. G. B. (2020). Pre-processing approaches for collaborative filtering based on hierarchical clustering. Information Sciences, 534, Se 2020. doi:10.1016/j.ins.2020.05.021
NLM
Aguiar Neto FS de, Costa AF da, Manzato MG, Campello RJGB. Pre-processing approaches for collaborative filtering based on hierarchical clustering [Internet]. Information Sciences. 2020 ; 534 Se 2020.[citado 2025 dez. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.05.021
Vancouver
Aguiar Neto FS de, Costa AF da, Manzato MG, Campello RJGB. Pre-processing approaches for collaborative filtering based on hierarchical clustering [Internet]. Information Sciences. 2020 ; 534 Se 2020.[citado 2025 dez. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.05.021
Artigo de periodico
Spatio-spectral networks for color-texture analysis (2020)
Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Ribas, Lucas Correia ; Bruno, Odemir Martinez
Fonte: Information Sciences. Unidades: IFSC, ICMC
Assuntos: RECONHECIMENTO DE IMAGEM, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, REDES COMPLEXAS
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ABNT
SCABINI, Leonardo Felipe dos Santos e RIBAS, Lucas Correia e BRUNO, Odemir Martinez. Spatio-spectral networks for color-texture analysis. Information Sciences, v. 515, p. 64-79, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.11.042. Acesso em: 04 dez. 2025.
APA
Scabini, L. F. dos S., Ribas, L. C., & Bruno, O. M. (2020). Spatio-spectral networks for color-texture analysis. Information Sciences, 515, 64-79. doi:10.1016/j.ins.2019.11.042
NLM
Scabini LF dos S, Ribas LC, Bruno OM. Spatio-spectral networks for color-texture analysis [Internet]. Information Sciences. 2020 ; 515 64-79.[citado 2025 dez. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.11.042
Vancouver
Scabini LF dos S, Ribas LC, Bruno OM. Spatio-spectral networks for color-texture analysis [Internet]. Information Sciences. 2020 ; 515 64-79.[citado 2025 dez. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.11.042
Artigo de periodico
A meta-learning recommender system for hyperparameter tuning: predicting when tuning improves SVM classifiers (2019)
Mantovani, Rafael G; Rossi, André Luis Debiaso; Alcobaça, Edesio; Vanschoren, Joaquin; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Fonte: Information Sciences. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, MÉTODOS ESTATÍSTICOS PARA APRENDIZAGEM
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ABNT
MANTOVANI, Rafael G et al. A meta-learning recommender system for hyperparameter tuning: predicting when tuning improves SVM classifiers. Information Sciences, v. 501, p. 193-221, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.06.005. Acesso em: 04 dez. 2025.
APA
Mantovani, R. G., Rossi, A. L. D., Alcobaça, E., Vanschoren, J., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2019). A meta-learning recommender system for hyperparameter tuning: predicting when tuning improves SVM classifiers. Information Sciences, 501, 193-221. doi:10.1016/j.ins.2019.06.005
NLM
Mantovani RG, Rossi ALD, Alcobaça E, Vanschoren J, Carvalho ACP de LF de. A meta-learning recommender system for hyperparameter tuning: predicting when tuning improves SVM classifiers [Internet]. Information Sciences. 2019 ; 501 193-221.[citado 2025 dez. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.06.005
Vancouver
Mantovani RG, Rossi ALD, Alcobaça E, Vanschoren J, Carvalho ACP de LF de. A meta-learning recommender system for hyperparameter tuning: predicting when tuning improves SVM classifiers [Internet]. Information Sciences. 2019 ; 501 193-221.[citado 2025 dez. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.06.005
Artigo de periodico
A new data characterization for selecting clustering algorithms using meta-learning (2019)
Pimentel, Bruno Almeida; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Fonte: Information Sciences. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PIMENTEL, Bruno Almeida e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. A new data characterization for selecting clustering algorithms using meta-learning. Information Sciences, v. 477, p. 203-219, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2018.10.043. Acesso em: 04 dez. 2025.
APA
Pimentel, B. A., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2019). A new data characterization for selecting clustering algorithms using meta-learning. Information Sciences, 477, 203-219. doi:10.1016/j.ins.2018.10.043
NLM
Pimentel BA, Carvalho ACP de LF de. A new data characterization for selecting clustering algorithms using meta-learning [Internet]. Information Sciences. 2019 ; 477 203-219.[citado 2025 dez. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2018.10.043
Vancouver
Pimentel BA, Carvalho ACP de LF de. A new data characterization for selecting clustering algorithms using meta-learning [Internet]. Information Sciences. 2019 ; 477 203-219.[citado 2025 dez. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2018.10.043

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