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Trabalho de evento
Data classification in complex networks via pattern conformation, data importance and structural optimization (2017)
Carneiro, Murillo Guimarães; Liang, Zhao
Source: Proceedings. Conference titles: Brazilian Symposium on Databases (SBBD). Unidade: FFCLRP
Assunto: REDES COMPLEXAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CARNEIRO, Murillo Guimarães e LIANG, Zhao. Data classification in complex networks via pattern conformation, data importance and structural optimization. 2017, Anais.. Uberlândia: Sociedade Brasileira de Computação, 2017. . Acesso em: 30 nov. 2025.
APA
Carneiro, M. G., & Liang, Z. (2017). Data classification in complex networks via pattern conformation, data importance and structural optimization. In Proceedings. Uberlândia: Sociedade Brasileira de Computação.
NLM
Carneiro MG, Liang Z. Data classification in complex networks via pattern conformation, data importance and structural optimization. Proceedings. 2017 ;[citado 2025 nov. 30 ]
Vancouver
Carneiro MG, Liang Z. Data classification in complex networks via pattern conformation, data importance and structural optimization. Proceedings. 2017 ;[citado 2025 nov. 30 ]
Trabalho de evento
Aprendizado de máquina em redes complexas (2012)
Breve, Fabricio; Liang, Zhao
Source: Proceedings. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidade: ICMC
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BREVE, Fabricio e LIANG, Zhao. Aprendizado de máquina em redes complexas. 2012, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2012. . Acesso em: 30 nov. 2025.
APA
Breve, F., & Liang, Z. (2012). Aprendizado de máquina em redes complexas. In Proceedings. Porto Alegre: SBC.
NLM
Breve F, Liang Z. Aprendizado de máquina em redes complexas. Proceedings. 2012 ;[citado 2025 nov. 30 ]
Vancouver
Breve F, Liang Z. Aprendizado de máquina em redes complexas. Proceedings. 2012 ;[citado 2025 nov. 30 ]
Trabalho de evento
Classificação de alto nível utilizando grafo k-associados ótimo (2012)
Carneiro, Murillo G; Rosa, João Luís Garcia ; Lopes, Alneu de Andrade ; Liang, Zhao
Source: Proceedings. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidade: ICMC
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CARNEIRO, Murillo G et al. Classificação de alto nível utilizando grafo k-associados ótimo. 2012, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2012. . Acesso em: 30 nov. 2025.
APA
Carneiro, M. G., Rosa, J. L. G., Lopes, A. de A., & Liang, Z. (2012). Classificação de alto nível utilizando grafo k-associados ótimo. In Proceedings. Porto Alegre: SBC.
NLM
Carneiro MG, Rosa JLG, Lopes A de A, Liang Z. Classificação de alto nível utilizando grafo k-associados ótimo. Proceedings. 2012 ;[citado 2025 nov. 30 ]
Vancouver
Carneiro MG, Rosa JLG, Lopes A de A, Liang Z. Classificação de alto nível utilizando grafo k-associados ótimo. Proceedings. 2012 ;[citado 2025 nov. 30 ]
Trabalho de evento
Classificação de dados estacionários e não estacionários baseada em grafos (2012)
Bertini Junior, João Roberto; Liang, Zhao
Source: Proceedings. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidade: ICMC
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BERTINI JUNIOR, João Roberto e LIANG, Zhao. Classificação de dados estacionários e não estacionários baseada em grafos. 2012, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2012. . Acesso em: 30 nov. 2025.
APA
Bertini Junior, J. R., & Liang, Z. (2012). Classificação de dados estacionários e não estacionários baseada em grafos. In Proceedings. Porto Alegre: SBC.
NLM
Bertini Junior JR, Liang Z. Classificação de dados estacionários e não estacionários baseada em grafos. Proceedings. 2012 ;[citado 2025 nov. 30 ]
Vancouver
Bertini Junior JR, Liang Z. Classificação de dados estacionários e não estacionários baseada em grafos. Proceedings. 2012 ;[citado 2025 nov. 30 ]

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