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Trabalho de evento
Modelling graph neural network by aggregating the activation maps of self-organizing map (2024)
Martins, Luan Vinicius de Carvalho ; Donghong, Ji; Liang, Zhao
Source: Proceedings. Conference titles: International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN. Unidades: FFCLRP, ICMC
Subjects: REDES NEURAIS, TEORIA DOS GRAFOS
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ABNT
MARTINS, Luan Vinicius de Carvalho e DONGHONG, Ji e LIANG, Zhao. Modelling graph neural network by aggregating the activation maps of self-organizing map. 2024, Anais.. Piscataway: IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN60899.2024.10650514. Acesso em: 23 nov. 2025.
APA
Martins, L. V. de C., Donghong, J., & Liang, Z. (2024). Modelling graph neural network by aggregating the activation maps of self-organizing map. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/IJCNN60899.2024.10650514
NLM
Martins LV de C, Donghong J, Liang Z. Modelling graph neural network by aggregating the activation maps of self-organizing map [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN60899.2024.10650514
Vancouver
Martins LV de C, Donghong J, Liang Z. Modelling graph neural network by aggregating the activation maps of self-organizing map [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN60899.2024.10650514
Artigo de periodico
TKDP: threefold knowledge-enriched deep prompt tuning for few-shot named entity recognition (2024)
Liu, Jiang; Fei, Hao; Li, Fei; Li, Jingye; Li, Bobo; Liang, Zhao ; Teng, Chong; Ji, Donghong
Source: IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. Unidade: FFCLRP
Subjects: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO, PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, LINGUAGEM DE MÁQUINA
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ABNT
LIU, Jiang et al. TKDP: threefold knowledge-enriched deep prompt tuning for few-shot named entity recognition. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, v. 36, n. 11, p. 6397-6409, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TKDE.2024.3389650. Acesso em: 23 nov. 2025.
APA
Liu, J., Fei, H., Li, F., Li, J., Li, B., Liang, Z., et al. (2024). TKDP: threefold knowledge-enriched deep prompt tuning for few-shot named entity recognition. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 36( 11), 6397-6409. doi:10.1109/TKDE.2024.3389650
NLM
Liu J, Fei H, Li F, Li J, Li B, Liang Z, Teng C, Ji D. TKDP: threefold knowledge-enriched deep prompt tuning for few-shot named entity recognition [Internet]. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. 2024 ; 36( 11): 6397-6409.[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TKDE.2024.3389650
Vancouver
Liu J, Fei H, Li F, Li J, Li B, Liang Z, Teng C, Ji D. TKDP: threefold knowledge-enriched deep prompt tuning for few-shot named entity recognition [Internet]. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. 2024 ; 36( 11): 6397-6409.[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TKDE.2024.3389650
Trabalho de evento
TransGNN: a transductive graph neural network with graph dynamic embedding (2023)
Anghinoni, Leandro ; Yu-Tao, Zhu; Donghong, Ji; Liang, Zhao
Source: Proceedings. Conference titles: International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN. Unidades: FFCLRP, ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS
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ABNT
ANGHINONI, Leandro et al. TransGNN: a transductive graph neural network with graph dynamic embedding. 2023, Anais.. Piscataway: IEEE, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191134. Acesso em: 23 nov. 2025.
APA
Anghinoni, L., Yu-Tao, Z., Donghong, J., & Liang, Z. (2023). TransGNN: a transductive graph neural network with graph dynamic embedding. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/IJCNN54540.2023.10191134
NLM
Anghinoni L, Yu-Tao Z, Donghong J, Liang Z. TransGNN: a transductive graph neural network with graph dynamic embedding [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191134
Vancouver
Anghinoni L, Yu-Tao Z, Donghong J, Liang Z. TransGNN: a transductive graph neural network with graph dynamic embedding [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191134
Trabalho de evento
Complex network-based data classification using minimum spanning tree metric and optimization (2023)
Saire, Josimar Edinson Chire ; Liang, Zhao
Source: Proceedings. Conference titles: International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN. Unidades: FFCLRP, ICMC
Subjects: REDES COMPLEXAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
SAIRE, Josimar Edinson Chire e LIANG, Zhao. Complex network-based data classification using minimum spanning tree metric and optimization. 2023, Anais.. Piscataway: IEEE, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191004. Acesso em: 23 nov. 2025.
APA
Saire, J. E. C., & Liang, Z. (2023). Complex network-based data classification using minimum spanning tree metric and optimization. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/IJCNN54540.2023.10191004
NLM
Saire JEC, Liang Z. Complex network-based data classification using minimum spanning tree metric and optimization [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191004
Vancouver
Saire JEC, Liang Z. Complex network-based data classification using minimum spanning tree metric and optimization [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191004
Dissertação (Mestrado)
Algoritmos genéticos e aprendizado profundo baseado em redes neurais recorrentes do tipo LSTM para auxílio ao diagnóstico médico (2023)
Baldo Júnior, Sergio ; Tinós, Renato (Orientador)
Unidade: FFCLRP
Subjects: ACIDENTE VASCULAR CEREBRAL, ALGORITMOS GENÉTICOS, COMA, REDES NEURAIS, MEMÓRIAS
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ABNT
BALDO JÚNIOR, Sergio. Algoritmos genéticos e aprendizado profundo baseado em redes neurais recorrentes do tipo LSTM para auxílio ao diagnóstico médico. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-20062023-152537/. Acesso em: 23 nov. 2025.
APA
Baldo Júnior, S. (2023). Algoritmos genéticos e aprendizado profundo baseado em redes neurais recorrentes do tipo LSTM para auxílio ao diagnóstico médico (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-20062023-152537/
NLM
Baldo Júnior S. Algoritmos genéticos e aprendizado profundo baseado em redes neurais recorrentes do tipo LSTM para auxílio ao diagnóstico médico [Internet]. 2023 ;[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-20062023-152537/
Vancouver
Baldo Júnior S. Algoritmos genéticos e aprendizado profundo baseado em redes neurais recorrentes do tipo LSTM para auxílio ao diagnóstico médico [Internet]. 2023 ;[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-20062023-152537/
Artigo de periodico
Characterizing data patterns with core-periphery network modeling (2023)
Jianglong, Yan; Anghinoni, Leandro ; Yu-Tao, Zhu; Weiguang, Liu; Gen, Li; Qiusheng, Zheng; Liang, Zhao
Source: Journal of Computational Science. Unidades: FFCLRP, ICMC
Subjects: REDES COMPLEXAS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, RADIOGRAFIA, COVID-19
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ABNT
JIANGLONG, Yan et al. Characterizing data patterns with core-periphery network modeling. Journal of Computational Science, v. 66, n. Ja 2023, p. 1-13, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.jocs.2022.101912. Acesso em: 23 nov. 2025.
APA
Jianglong, Y., Anghinoni, L., Yu-Tao, Z., Weiguang, L., Gen, L., Qiusheng, Z., & Liang, Z. (2023). Characterizing data patterns with core-periphery network modeling. Journal of Computational Science, 66( Ja 2023), 1-13. doi:10.1016/j.jocs.2022.101912
NLM
Jianglong Y, Anghinoni L, Yu-Tao Z, Weiguang L, Gen L, Qiusheng Z, Liang Z. Characterizing data patterns with core-periphery network modeling [Internet]. Journal of Computational Science. 2023 ; 66( Ja 2023): 1-13.[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jocs.2022.101912
Vancouver
Jianglong Y, Anghinoni L, Yu-Tao Z, Weiguang L, Gen L, Qiusheng Z, Liang Z. Characterizing data patterns with core-periphery network modeling [Internet]. Journal of Computational Science. 2023 ; 66( Ja 2023): 1-13.[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jocs.2022.101912
Artigo de periodico
Complex network-based classification of radiographic images for COVID-19 diagnosis (2023)
Weiguang, Liu; Rodrigues, Rafael Delalibera ; Jianglong, Yan; Yu-Tao, Zhu; Pereira, Everson José de Freitas; Gen, Li; Qiusheng, Zheng; Liang, Zhao
Source: PLoS ONE. Unidades: FFCLRP, ICMC
Subjects: REDES COMPLEXAS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, DIAGNÓSTICO POR COMPUTADOR, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, RADIOGRAFIA, COVID-19
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
WEIGUANG, Liu et al. Complex network-based classification of radiographic images for COVID-19 diagnosis. PLoS ONE, v. 18, n. 9, p. 1-26, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0290968. Acesso em: 23 nov. 2025.
APA
Weiguang, L., Rodrigues, R. D., Jianglong, Y., Yu-Tao, Z., Pereira, E. J. de F., Gen, L., et al. (2023). Complex network-based classification of radiographic images for COVID-19 diagnosis. PLoS ONE, 18( 9), 1-26. doi:10.1371/ journal.pone.0290968
NLM
Weiguang L, Rodrigues RD, Jianglong Y, Yu-Tao Z, Pereira EJ de F, Gen L, Qiusheng Z, Liang Z. Complex network-based classification of radiographic images for COVID-19 diagnosis [Internet]. PLoS ONE. 2023 ; 18( 9): 1-26.[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0290968
Vancouver
Weiguang L, Rodrigues RD, Jianglong Y, Yu-Tao Z, Pereira EJ de F, Gen L, Qiusheng Z, Liang Z. Complex network-based classification of radiographic images for COVID-19 diagnosis [Internet]. PLoS ONE. 2023 ; 18( 9): 1-26.[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0290968
Artigo de periodico
OneEE: a one-stage framework for fast overlapping and nested event extraction (2022)
Cao, Hu; Li, Jingye; Su, Fangfang; Li, Fei; Fei, Hao; Wu, Shengqiong; Li, Bobo; Liang, Zhao; Ji, Donghong
Source: arXiv. Unidade: FFCLRP
Subjects: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, REPRESENTAÇÃO ORDINÁRIA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CAO, Hu et al. OneEE: a one-stage framework for fast overlapping and nested event extraction. arXiv, p. 1-13, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.48550/arXiv.2209.02693. Acesso em: 23 nov. 2025.
APA
Cao, H., Li, J., Su, F., Li, F., Fei, H., Wu, S., et al. (2022). OneEE: a one-stage framework for fast overlapping and nested event extraction. arXiv, 1-13. doi:10.48550/arXiv.2209.02693
NLM
Cao H, Li J, Su F, Li F, Fei H, Wu S, Li B, Liang Z, Ji D. OneEE: a one-stage framework for fast overlapping and nested event extraction [Internet]. arXiv. 2022 ; 1-13.[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.48550/arXiv.2209.02693
Vancouver
Cao H, Li J, Su F, Li F, Fei H, Wu S, Li B, Liang Z, Ji D. OneEE: a one-stage framework for fast overlapping and nested event extraction [Internet]. arXiv. 2022 ; 1-13.[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.48550/arXiv.2209.02693
Trabalho de evento
Investigating lexical NP-chunking with universal dependencies for portuguese (2022)
Souza, Aleksander Tomaz de ; Ruiz, Evandro Eduardo Seron
Source: Anais do 19º Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC). Conference titles: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional. Unidade: FFCLRP
Subjects: LINGUAGEM NATURAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SOUZA, Aleksander Tomaz de e RUIZ, Evandro Eduardo Seron. Investigating lexical NP-chunking with universal dependencies for portuguese. 2022, Anais.. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2022. p. 342-351. Disponível em: https://doi.org/10.5753/eniac.2022.227564. Acesso em: 23 nov. 2025.
APA
Souza, A. T. de, & Ruiz, E. E. S. (2022). Investigating lexical NP-chunking with universal dependencies for portuguese. In Anais do 19º Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC) (p. 342-351). Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação. doi:10.5753/eniac.2022.227564
NLM
Souza AT de, Ruiz EES. Investigating lexical NP-chunking with universal dependencies for portuguese [Internet]. Anais do 19º Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC). 2022 ; 342-351.[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2022.227564
Vancouver
Souza AT de, Ruiz EES. Investigating lexical NP-chunking with universal dependencies for portuguese [Internet]. Anais do 19º Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC). 2022 ; 342-351.[citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2022.227564
Parte de monografia/livro
Predicting corruption convictions among brazilian representatives through a voting-history based network (2021)
Colliri, Tiago Santos ; Liang, Zhao
Source: Corruption networks : concepts and applications. Unidades: FFCLRP, ICMC
Subjects: REDES COMPLEXAS, CORRUPÇÃO, ELEIÇÃO PARLAMENTAR, CONDENAÇÃO CRIMINAL, BRASIL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
COLLIRI, Tiago Santos e LIANG, Zhao. Predicting corruption convictions among brazilian representatives through a voting-history based network. Corruption networks : concepts and applications. Tradução . Cham: Springer Nature, 2021. . Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-81484-7_4. Acesso em: 23 nov. 2025.
APA
Colliri, T. S., & Liang, Z. (2021). Predicting corruption convictions among brazilian representatives through a voting-history based network. In Corruption networks : concepts and applications. Cham: Springer Nature. doi:10.1007/978-3-030-81484-7_4
NLM
Colliri TS, Liang Z. Predicting corruption convictions among brazilian representatives through a voting-history based network [Internet]. In: Corruption networks : concepts and applications. Cham: Springer Nature; 2021. [citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-81484-7_4
Vancouver
Colliri TS, Liang Z. Predicting corruption convictions among brazilian representatives through a voting-history based network [Internet]. In: Corruption networks : concepts and applications. Cham: Springer Nature; 2021. [citado 2025 nov. 23 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-81484-7_4

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