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  • Source: Lecture Notes in Artificial Intelligence - Intelligent Systems. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems, BRACIS. Unidade: FFCLRP

    Subjects: REDE NERVOSA, COMA, ELETROENCEFALOGRAFIA, MONITORAMENTO, CÉREBRO

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    • ABNT

      NASCIMENTO JUNIOR, Odelmo O. et al. Modeling EEG data into graphs for the prognostic of patients in coma using graph neural networks. Lecture Notes in Artificial Intelligence - Intelligent Systems. Cham: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-79038-6_16. Acesso em: 19 nov. 2025. , 2025
    • APA

      Nascimento Junior, O. O., Assis, D. L. C., Destro Filho, J. B., Liang, Z., & Carneiro, M. G. (2025). Modeling EEG data into graphs for the prognostic of patients in coma using graph neural networks. Lecture Notes in Artificial Intelligence - Intelligent Systems. Cham: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. doi:10.1007/978-3-031-79038-6_16
    • NLM

      Nascimento Junior OO, Assis DLC, Destro Filho JB, Liang Z, Carneiro MG. Modeling EEG data into graphs for the prognostic of patients in coma using graph neural networks [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence - Intelligent Systems. 2025 ; 15415 223-237.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-79038-6_16
    • Vancouver

      Nascimento Junior OO, Assis DLC, Destro Filho JB, Liang Z, Carneiro MG. Modeling EEG data into graphs for the prognostic of patients in coma using graph neural networks [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence - Intelligent Systems. 2025 ; 15415 223-237.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-79038-6_16
  • 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: 19 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. 19 ] 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. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TKDE.2024.3389650
  • Source: Proceedings. Conference titles: International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN. Unidade: FFCLRP

    Subjects: ELETROENCEFALOGRAFIA, COMA, APRENDIZAGEM PROFUNDA, REDES NEURAIS

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    • ABNT

      BALDO JÚNIOR, Sérgio et al. Classification of coma etiology using convolutional neural networks and long-short term memory networks. 2023, Anais.. Queensland: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191203. Acesso em: 19 nov. 2025.
    • APA

      Baldo Júnior, S., Carneiro, M. G., Destro-Filho, J. B., Zhao, L., & Tinós, R. (2023). Classification of coma etiology using convolutional neural networks and long-short term memory networks. In Proceedings. Queensland: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. doi:10.1109/IJCNN54540.2023.10191203
    • NLM

      Baldo Júnior S, Carneiro MG, Destro-Filho JB, Zhao L, Tinós R. Classification of coma etiology using convolutional neural networks and long-short term memory networks [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191203
    • Vancouver

      Baldo Júnior S, Carneiro MG, Destro-Filho JB, Zhao L, Tinós R. Classification of coma etiology using convolutional neural networks and long-short term memory networks [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191203
  • Conference titles: International Joint Conference on Neural Networks. Unidade: FFCLRP

    Subjects: REDES COMPLEXAS, SISTEMA BINÁRIO, ELETROENCEFALOGRAFIA, PROGNÓSTICO, COMA

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    • ABNT

      CARNEIRO, Murillo Guimarães et al. High-level classification for EEG analysis. 2023, Anais.. Queensland: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo, 2023. p. 1-8. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191823. Acesso em: 19 nov. 2025.
    • APA

      Carneiro, M. G., Ramos, C. D., Destro Filho, J. B., Zhu, Y. -tao, Ji, D., & Liang, Z. (2023). High-level classification for EEG analysis. In (p. 1-8). Queensland: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. doi:10.1109/IJCNN54540.2023.10191823
    • NLM

      Carneiro MG, Ramos CD, Destro Filho JB, Zhu Y-tao, Ji D, Liang Z. High-level classification for EEG analysis [Internet]. 2023 ; 1-8.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191823
    • Vancouver

      Carneiro MG, Ramos CD, Destro Filho JB, Zhu Y-tao, Ji D, Liang Z. High-level classification for EEG analysis [Internet]. 2023 ; 1-8.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191823
  • Unidade: FFCLRP

    Subjects: ACIDENTE VASCULAR CEREBRAL, ALGORITMOS GENÉTICOS, COMA, REDES NEURAIS, MEMÓRIAS

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
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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: 19 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. 19 ] 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. 19 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-20062023-152537/
  • Source: arXiv. Unidade: FFCLRP

    Subjects: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, REPRESENTAÇÃO ORDINÁRIA

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    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: 19 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. 19 ] 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. 19 ] Available from: https://doi.org/10.48550/arXiv.2209.02693
  • 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

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
    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: 19 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. 19 ] 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. 19 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2022.227564

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