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  • Fonte: Advances in Data Analysis and Classification. Unidade: ICMC

    Assuntos: PROGRAMAÇÃO CONCORRENTE, SISTEMAS DISTRIBUÍDOS

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    • ABNT

      ALBERTINI, Marcelo Keese e MELLO, Rodrigo Fernandes de. Energy-based function to evaluate data stream clustering. Advances in Data Analysis and Classification, v. 7, n. 4, p. 435-464, 2013Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s11634-013-0145-3. Acesso em: 08 nov. 2025.
    • APA

      Albertini, M. K., & Mello, R. F. de. (2013). Energy-based function to evaluate data stream clustering. Advances in Data Analysis and Classification, 7( 4), 435-464. doi:10.1007/s11634-013-0145-3
    • NLM

      Albertini MK, Mello RF de. Energy-based function to evaluate data stream clustering [Internet]. Advances in Data Analysis and Classification. 2013 ; 7( 4): 435-464.[citado 2025 nov. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11634-013-0145-3
    • Vancouver

      Albertini MK, Mello RF de. Energy-based function to evaluate data stream clustering [Internet]. Advances in Data Analysis and Classification. 2013 ; 7( 4): 435-464.[citado 2025 nov. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11634-013-0145-3
  • Fonte: Intelligent Data Analysis. Unidade: ICMC

    Assuntos: PROGRAMAÇÃO CONCORRENTE, SISTEMAS DISTRIBUÍDOS, SISTEMAS DINÂMICOS

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    • ABNT

      ALBERTINI, Marcelo Keese e MELLO, Rodrigo Fernandes de. Data stream dynamic clustering supported by Markov chain isomorphisms. Intelligent Data Analysis, v. 17, n. 3, p. 439-457, 2013Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3233/IDA-130588. Acesso em: 08 nov. 2025.
    • APA

      Albertini, M. K., & Mello, R. F. de. (2013). Data stream dynamic clustering supported by Markov chain isomorphisms. Intelligent Data Analysis, 17( 3), 439-457. doi:10.3233/IDA-130588
    • NLM

      Albertini MK, Mello RF de. Data stream dynamic clustering supported by Markov chain isomorphisms [Internet]. Intelligent Data Analysis. 2013 ; 17( 3): 439-457.[citado 2025 nov. 08 ] Available from: https://doi.org/10.3233/IDA-130588
    • Vancouver

      Albertini MK, Mello RF de. Data stream dynamic clustering supported by Markov chain isomorphisms [Internet]. Intelligent Data Analysis. 2013 ; 17( 3): 439-457.[citado 2025 nov. 08 ] Available from: https://doi.org/10.3233/IDA-130588
  • Fonte: INFOCOMP : Journal of Computer Science. Unidade: ICMC

    Assuntos: PROGRAMAÇÃO CONCORRENTE, SISTEMAS DISTRIBUÍDOS

    Acesso à fonteComo citar
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    • ABNT

      ALBERTINI, Marcelo Keese e STOJMENOVIC, Ivan e MELLO, Rodrigo Fernandes de. Feature extraction based on exponential-weighted higher-order local auto-correlation: an approach to improve data characterization. INFOCOMP : Journal of Computer Science, v. 11, n. 3-4, p. 23-30, 2012Tradução . . Disponível em: http://www.dcc.ufla.br/infocomp/images/artigos/v11.3/art04.pdf. Acesso em: 08 nov. 2025.
    • APA

      Albertini, M. K., Stojmenovic, I., & Mello, R. F. de. (2012). Feature extraction based on exponential-weighted higher-order local auto-correlation: an approach to improve data characterization. INFOCOMP : Journal of Computer Science, 11( 3-4), 23-30. Recuperado de http://www.dcc.ufla.br/infocomp/images/artigos/v11.3/art04.pdf
    • NLM

      Albertini MK, Stojmenovic I, Mello RF de. Feature extraction based on exponential-weighted higher-order local auto-correlation: an approach to improve data characterization [Internet]. INFOCOMP : Journal of Computer Science. 2012 ; 11( 3-4): 23-30.[citado 2025 nov. 08 ] Available from: http://www.dcc.ufla.br/infocomp/images/artigos/v11.3/art04.pdf
    • Vancouver

      Albertini MK, Stojmenovic I, Mello RF de. Feature extraction based on exponential-weighted higher-order local auto-correlation: an approach to improve data characterization [Internet]. INFOCOMP : Journal of Computer Science. 2012 ; 11( 3-4): 23-30.[citado 2025 nov. 08 ] Available from: http://www.dcc.ufla.br/infocomp/images/artigos/v11.3/art04.pdf
  • Fonte: Proceedings. Nome do evento: World Congress in Computer Science, Computer Engineering, and Applied Computing - WORLDCOMP. Unidade: ICMC

    Assuntos: SISTEMAS DISTRIBUÍDOS, PROGRAMAÇÃO CONCORRENTE

    Acesso à fonteComo citar
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    • ABNT

      ALBERTINI, Marcelo Keese e MELLO, Rodrigo Fernandes de. Formalization of data stream clustering properties and analysis of algorithms. 2012, Anais.. Las Vegas: CSREA Press, 2012. Disponível em: http://world-comp.org/proc2012/icai.html. Acesso em: 08 nov. 2025.
    • APA

      Albertini, M. K., & Mello, R. F. de. (2012). Formalization of data stream clustering properties and analysis of algorithms. In Proceedings. Las Vegas: CSREA Press. Recuperado de http://world-comp.org/proc2012/icai.html
    • NLM

      Albertini MK, Mello RF de. Formalization of data stream clustering properties and analysis of algorithms [Internet]. Proceedings. 2012 ;[citado 2025 nov. 08 ] Available from: http://world-comp.org/proc2012/icai.html
    • Vancouver

      Albertini MK, Mello RF de. Formalization of data stream clustering properties and analysis of algorithms [Internet]. Proceedings. 2012 ;[citado 2025 nov. 08 ] Available from: http://world-comp.org/proc2012/icai.html
  • Fonte: Journal of Computing in Civil Engineering. Unidades: IFSC, ICMC

    Assuntos: PROGRAMAÇÃO CONCORRENTE, SISTEMAS DISTRIBUÍDOS, ENTROPIA, MATEMÁTICA APLICADA, IMAGEM DIGITAL

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
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    • ABNT

      GOUVEIA, Lilian Tais de et al. Entropy-based approach to analyze and classify mineral aggregates. Journal of Computing in Civil Engineering, v. 25, n. 1, p. 75-84, 2011Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1061/(ASCE)CP.1943-5487.0000071. Acesso em: 08 nov. 2025.
    • APA

      Gouveia, L. T. de, Costa, L. da F., Senger, L. J., Albertini, M. K., & Mello, R. F. de. (2011). Entropy-based approach to analyze and classify mineral aggregates. Journal of Computing in Civil Engineering, 25( 1), 75-84. doi:10.1061/(ASCE)CP.1943-5487.0000071
    • NLM

      Gouveia LT de, Costa L da F, Senger LJ, Albertini MK, Mello RF de. Entropy-based approach to analyze and classify mineral aggregates [Internet]. Journal of Computing in Civil Engineering. 2011 ; 25( 1): 75-84.[citado 2025 nov. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1061/(ASCE)CP.1943-5487.0000071
    • Vancouver

      Gouveia LT de, Costa L da F, Senger LJ, Albertini MK, Mello RF de. Entropy-based approach to analyze and classify mineral aggregates [Internet]. Journal of Computing in Civil Engineering. 2011 ; 25( 1): 75-84.[citado 2025 nov. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1061/(ASCE)CP.1943-5487.0000071
  • Fonte: Intelligent systems for automated learning and adaptation. Unidade: ICMC

    Assuntos: SISTEMAS DISTRIBUÍDOS, PROGRAMAÇÃO CONCORRENTE

    Como citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      ALBERTINI, Marcelo Keese e MELLO, Rodrigo Fernandes de. A self-organizing neural nwtwork to approach novelty detection. Intelligent systems for automated learning and adaptation. Tradução . Bristol: IGI Global, 2009. . . Acesso em: 08 nov. 2025.
    • APA

      Albertini, M. K., & Mello, R. F. de. (2009). A self-organizing neural nwtwork to approach novelty detection. In Intelligent systems for automated learning and adaptation. Bristol: IGI Global.
    • NLM

      Albertini MK, Mello RF de. A self-organizing neural nwtwork to approach novelty detection. In: Intelligent systems for automated learning and adaptation. Bristol: IGI Global; 2009. [citado 2025 nov. 08 ]
    • Vancouver

      Albertini MK, Mello RF de. A self-organizing neural nwtwork to approach novelty detection. In: Intelligent systems for automated learning and adaptation. Bristol: IGI Global; 2009. [citado 2025 nov. 08 ]

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