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Trabalho de evento
ICU-TSB: a benchmark for temporal patient representation learning for unsupervised stratification into patient cohorts (2025)
Proios, Dimitrios ; Bornet, Alban ; Yazdani, Anthony ; Rodrigues Junior, José Fernando ; Teodoro, Douglas
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems - CBMS. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, BENCHMARKS, SISTEMAS COMPUTADORIZADOS DE REGISTROS MÉDICOS, UNIDADES DE TERAPIA INTENSIVA
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ABNT
PROIOS, Dimitrios et al. ICU-TSB: a benchmark for temporal patient representation learning for unsupervised stratification into patient cohorts. 2025, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2025. Disponível em: https://doi.org/10.1109/CBMS65348.2025.00022. Acesso em: 29 nov. 2025.
APA
Proios, D., Bornet, A., Yazdani, A., Rodrigues Junior, J. F., & Teodoro, D. (2025). ICU-TSB: a benchmark for temporal patient representation learning for unsupervised stratification into patient cohorts. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/CBMS65348.2025.00022
NLM
Proios D, Bornet A, Yazdani A, Rodrigues Junior JF, Teodoro D. ICU-TSB: a benchmark for temporal patient representation learning for unsupervised stratification into patient cohorts [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2025 nov. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS65348.2025.00022
Vancouver
Proios D, Bornet A, Yazdani A, Rodrigues Junior JF, Teodoro D. ICU-TSB: a benchmark for temporal patient representation learning for unsupervised stratification into patient cohorts [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2025 nov. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS65348.2025.00022
Trabalho de evento
Physics-informed neural networks for vessel trajectory prediction: learning time-discretized kinematic dynamics via finite differences (2025)
Alam, Md Mahbub ; Soares, Amilcar ; Rodrigues Junior, José Fernando ; Spadon, Gabriel
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Symposium on Spatial and Temporal Data - SSTD. Unidade: ICMC
Assuntos: REDES NEURAIS, NAVEGAÇÃO MARÍTIMA
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ALAM, Md Mahbub et al. Physics-informed neural networks for vessel trajectory prediction: learning time-discretized kinematic dynamics via finite differences. 2025, Anais.. New York: ACM, 2025. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3748777.3748779. Acesso em: 29 nov. 2025.
APA
Alam, M. M., Soares, A., Rodrigues Junior, J. F., & Spadon, G. (2025). Physics-informed neural networks for vessel trajectory prediction: learning time-discretized kinematic dynamics via finite differences. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/3748777.3748779
NLM
Alam MM, Soares A, Rodrigues Junior JF, Spadon G. Physics-informed neural networks for vessel trajectory prediction: learning time-discretized kinematic dynamics via finite differences [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2025 nov. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3748777.3748779
Vancouver
Alam MM, Soares A, Rodrigues Junior JF, Spadon G. Physics-informed neural networks for vessel trajectory prediction: learning time-discretized kinematic dynamics via finite differences [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2025 nov. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3748777.3748779
Trabalho de evento
AI-driven public health surveillance: analyzing vulnerable areas in Brazil using remote sensing and socioeconomic data (2025)
Silva, João Pedro da; Aguiar, Erikson Júlio de ; Spadon, Gabriel ; Traina, Agma Juci Machado ; Rodrigues Junior, José Fernando
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems - CBMS. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, SENSORIAMENTO REMOTO, INDICADORES SOCIOECONÔMICOS, SAÚDE PÚBLICA, BRASIL
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SILVA, João Pedro da et al. AI-driven public health surveillance: analyzing vulnerable areas in Brazil using remote sensing and socioeconomic data. 2025, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2025. Disponível em: https://doi.org/10.1109/CBMS65348.2025.00180. Acesso em: 29 nov. 2025.
APA
Silva, J. P. da, Aguiar, E. J. de, Spadon, G., Traina, A. J. M., & Rodrigues Junior, J. F. (2025). AI-driven public health surveillance: analyzing vulnerable areas in Brazil using remote sensing and socioeconomic data. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/CBMS65348.2025.00180
NLM
Silva JP da, Aguiar EJ de, Spadon G, Traina AJM, Rodrigues Junior JF. AI-driven public health surveillance: analyzing vulnerable areas in Brazil using remote sensing and socioeconomic data [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2025 nov. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS65348.2025.00180
Vancouver
Silva JP da, Aguiar EJ de, Spadon G, Traina AJM, Rodrigues Junior JF. AI-driven public health surveillance: analyzing vulnerable areas in Brazil using remote sensing and socioeconomic data [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2025 nov. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS65348.2025.00180
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Satellite imagery predicts socioeconomic indicators: experiments in Brazil (2023)
Silva, João Pedro; Rodrigues Junior, José Fernando
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Conference on Transdisciplinary AI - TransAI. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZAGEM PROFUNDA, REDES NEURAIS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, INDICADORES SOCIOECONÔMICOS
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ABNT
SILVA, João Pedro e RODRIGUES JUNIOR, José Fernando. Satellite imagery predicts socioeconomic indicators: experiments in Brazil. 2023, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/TransAI60598.2023.00008. Acesso em: 29 nov. 2025.
APA
Silva, J. P., & Rodrigues Junior, J. F. (2023). Satellite imagery predicts socioeconomic indicators: experiments in Brazil. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/TransAI60598.2023.00008
NLM
Silva JP, Rodrigues Junior JF. Satellite imagery predicts socioeconomic indicators: experiments in Brazil [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 nov. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TransAI60598.2023.00008
Vancouver
Silva JP, Rodrigues Junior JF. Satellite imagery predicts socioeconomic indicators: experiments in Brazil [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 nov. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TransAI60598.2023.00008
Trabalho de evento
AttentionHCare: advances on computer-aided medical prognosis using attention-based neural networks (2022)
Barros, Pedro Henrique Ferracini de ; Rodrigues Junior, José Fernando
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS), DIAGNÓSTICO POR COMPUTADOR, TECNOLOGIAS DA SAÚDE
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ABNT
BARROS, Pedro Henrique Ferracini de e RODRIGUES JUNIOR, José Fernando. AttentionHCare: advances on computer-aided medical prognosis using attention-based neural networks. 2022, Anais.. Piscataway: IEEE, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN55064.2022.9892642. Acesso em: 29 nov. 2025.
APA
Barros, P. H. F. de, & Rodrigues Junior, J. F. (2022). AttentionHCare: advances on computer-aided medical prognosis using attention-based neural networks. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/IJCNN55064.2022.9892642
NLM
Barros PHF de, Rodrigues Junior JF. AttentionHCare: advances on computer-aided medical prognosis using attention-based neural networks [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2025 nov. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN55064.2022.9892642
Vancouver
Barros PHF de, Rodrigues Junior JF. AttentionHCare: advances on computer-aided medical prognosis using attention-based neural networks [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2025 nov. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN55064.2022.9892642
Trabalho de evento
APEHR: automated prognosis in electronic health records using multi-head self-attention (2021)
Florez, Alexander Ylnner Choquenaira ; Scabora, Lucas de Carvalho ; Eler, Danilo Medeiros ; Rodrigues Junior, José Fernando
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Symposium on Computer-Based Medical Systems - CBMS. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, PROGNÓSTICO
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ABNT
FLOREZ, Alexander Ylnner Choquenaira et al. APEHR: automated prognosis in electronic health records using multi-head self-attention. 2021, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.1109/CBMS52027.2021.00077. Acesso em: 29 nov. 2025.
APA
Florez, A. Y. C., Scabora, L. de C., Eler, D. M., & Rodrigues Junior, J. F. (2021). APEHR: automated prognosis in electronic health records using multi-head self-attention. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/CBMS52027.2021.00077
NLM
Florez AYC, Scabora L de C, Eler DM, Rodrigues Junior JF. APEHR: automated prognosis in electronic health records using multi-head self-attention [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2025 nov. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS52027.2021.00077
Vancouver
Florez AYC, Scabora L de C, Eler DM, Rodrigues Junior JF. APEHR: automated prognosis in electronic health records using multi-head self-attention [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2025 nov. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS52027.2021.00077
Trabalho de evento
SHARq: sharing recursive queries in relational databases (2021)
Scabora, Lucas de Carvalho ; Spadon, Gabriel ; Cazzolato, Mirela Teixeira ; Kaster, Daniel dos Santos ; Traina, Agma Juci Machado ; Rodrigues Junior, José Fernando ; Traina Junior, Caetano
Fonte: Proceedings. Nome do evento: Symposium on Applied Computing - SAC. Unidade: ICMC
Assuntos: GERENCIADORES DE BANCO DE DADOS, BANCO DE DADOS RELACIONAIS, RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO
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ABNT
SCABORA, Lucas de Carvalho et al. SHARq: sharing recursive queries in relational databases. 2021, Anais.. New York: ACM, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3412841.3442078. Acesso em: 29 nov. 2025.
APA
Scabora, L. de C., Spadon, G., Cazzolato, M. T., Kaster, D. dos S., Traina, A. J. M., Rodrigues Junior, J. F., & Traina Junior, C. (2021). SHARq: sharing recursive queries in relational databases. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/3412841.3442078
NLM
Scabora L de C, Spadon G, Cazzolato MT, Kaster D dos S, Traina AJM, Rodrigues Junior JF, Traina Junior C. SHARq: sharing recursive queries in relational databases [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2025 nov. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3412841.3442078
Vancouver
Scabora L de C, Spadon G, Cazzolato MT, Kaster D dos S, Traina AJM, Rodrigues Junior JF, Traina Junior C. SHARq: sharing recursive queries in relational databases [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2025 nov. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3412841.3442078
Trabalho de evento
Augmentation techniques for sequential clinical data to improve deep learning prediction techniques (2020)
Florez, Alexander Ylnner Choquenaira ; Scabora, Lucas de Carvalho ; Amer-Yahia, Sihem ; Rodrigues Junior, José Fernando
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems - CBMS. Unidade: ICMC
Assuntos: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BANCO DE DADOS, PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS), TECNOLOGIAS DA SAÚDE, PROGNÓSTICO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
FLOREZ, Alexander Ylnner Choquenaira et al. Augmentation techniques for sequential clinical data to improve deep learning prediction techniques. 2020, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.1109/CBMS49503.2020.00118. Acesso em: 29 nov. 2025.
APA
Florez, A. Y. C., Scabora, L. de C., Amer-Yahia, S., & Rodrigues Junior, J. F. (2020). Augmentation techniques for sequential clinical data to improve deep learning prediction techniques. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/CBMS49503.2020.00118
NLM
Florez AYC, Scabora L de C, Amer-Yahia S, Rodrigues Junior JF. Augmentation techniques for sequential clinical data to improve deep learning prediction techniques [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2025 nov. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS49503.2020.00118
Vancouver
Florez AYC, Scabora L de C, Amer-Yahia S, Rodrigues Junior JF. Augmentation techniques for sequential clinical data to improve deep learning prediction techniques [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2025 nov. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS49503.2020.00118
Trabalho de evento
An extensive investigation of machine learning techniques for sleep apnea screening (2020)
Rodrigues Junior, José Fernando ; Pepin, Jean-Louis ; Goeuriot, Lorraine ; Amer-Yahia, Sihem
Fonte: Proceedings. Nome do evento: ACM International Conference on Information & Knowledge Management - CIKM. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, APNEIA DO SONO TIPO OBSTRUTIVA
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ABNT
RODRIGUES JUNIOR, José Fernando et al. An extensive investigation of machine learning techniques for sleep apnea screening. 2020, Anais.. New York: ACM, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3340531.3412686. Acesso em: 29 nov. 2025.
APA
Rodrigues Junior, J. F., Pepin, J. -L., Goeuriot, L., & Amer-Yahia, S. (2020). An extensive investigation of machine learning techniques for sleep apnea screening. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/3340531.3412686
NLM
Rodrigues Junior JF, Pepin J-L, Goeuriot L, Amer-Yahia S. An extensive investigation of machine learning techniques for sleep apnea screening [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2025 nov. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3340531.3412686
Vancouver
Rodrigues Junior JF, Pepin J-L, Goeuriot L, Amer-Yahia S. An extensive investigation of machine learning techniques for sleep apnea screening [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2025 nov. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3340531.3412686
Trabalho de evento
Lig-Doctor: real-world clinical prognosis using a bi-directional neural network (2020)
Rodrigues Junior, José Fernando ; Spadon, Gabriel ; Machado, Bruno Brandoli ; Amer-Yahia, Sihem
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems - CBMS. Unidade: ICMC
Assuntos: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS), PROGNÓSTICO, TECNOLOGIAS DA SAÚDE
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RODRIGUES JUNIOR, José Fernando et al. Lig-Doctor: real-world clinical prognosis using a bi-directional neural network. 2020, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.1109/CBMS49503.2020.00113. Acesso em: 29 nov. 2025.
APA
Rodrigues Junior, J. F., Spadon, G., Machado, B. B., & Amer-Yahia, S. (2020). Lig-Doctor: real-world clinical prognosis using a bi-directional neural network. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/CBMS49503.2020.00113
NLM
Rodrigues Junior JF, Spadon G, Machado BB, Amer-Yahia S. Lig-Doctor: real-world clinical prognosis using a bi-directional neural network [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2025 nov. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS49503.2020.00113
Vancouver
Rodrigues Junior JF, Spadon G, Machado BB, Amer-Yahia S. Lig-Doctor: real-world clinical prognosis using a bi-directional neural network [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2025 nov. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS49503.2020.00113
Trabalho de evento
Enhancing recursive graph querying on RDBMS with data clustering approaches (2020)
Scabora, Lucas de Carvalho ; Spadon, Gabriel ; Oliveira, Paulo Henrique de ; Rodrigues Junior, José Fernando ; Traina Junior, Caetano
Fonte: Proceedings. Nome do evento: ACM/SIGAPP Symposium on Applied Computing - SAC. Unidade: ICMC
Assuntos: BANCO DE DADOS, CLUSTERS, LÓGICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SCABORA, Lucas de Carvalho et al. Enhancing recursive graph querying on RDBMS with data clustering approaches. 2020, Anais.. New York: ACM, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3341105.3375770. Acesso em: 29 nov. 2025.
APA
Scabora, L. de C., Spadon, G., Oliveira, P. H. de, Rodrigues Junior, J. F., & Traina Junior, C. (2020). Enhancing recursive graph querying on RDBMS with data clustering approaches. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/3341105.3375770
NLM
Scabora L de C, Spadon G, Oliveira PH de, Rodrigues Junior JF, Traina Junior C. Enhancing recursive graph querying on RDBMS with data clustering approaches [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2025 nov. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3341105.3375770
Vancouver
Scabora L de C, Spadon G, Oliveira PH de, Rodrigues Junior JF, Traina Junior C. Enhancing recursive graph querying on RDBMS with data clustering approaches [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2025 nov. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3341105.3375770
Trabalho de evento
DermaDL: advanced convolutional neural networks for automated melanoma detection (2020)
Rodrigues Junior, José Fernando ; Machado, Bruno Brandoli ; Amer-Yahia, Sihem
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems - CBMS. Unidade: ICMC
Assuntos: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, NEOPLASIAS CUTÂNEAS, MELANOMA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RODRIGUES JUNIOR, José Fernando e MACHADO, Bruno Brandoli e AMER-YAHIA, Sihem. DermaDL: advanced convolutional neural networks for automated melanoma detection. 2020, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.1109/CBMS49503.2020.00101. Acesso em: 29 nov. 2025.
APA
Rodrigues Junior, J. F., Machado, B. B., & Amer-Yahia, S. (2020). DermaDL: advanced convolutional neural networks for automated melanoma detection. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/CBMS49503.2020.00101
NLM
Rodrigues Junior JF, Machado BB, Amer-Yahia S. DermaDL: advanced convolutional neural networks for automated melanoma detection [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2025 nov. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS49503.2020.00101
Vancouver
Rodrigues Junior JF, Machado BB, Amer-Yahia S. DermaDL: advanced convolutional neural networks for automated melanoma detection [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2025 nov. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS49503.2020.00101
Trabalho de evento
Transforming two decades of ePR data to OMOP CDM for clinical research (2019)
Lima, Daniel Mário de ; Rodrigues Junior, José Fernando ; Traina, Agma Juci Machado ; Pires, Fábio Antero; Gutierrez, Marco Antonio
Fonte: Proceedings. Nome do evento: World Congress of Medical and Health Informatics - MEDINFO. Unidade: ICMC
Assuntos: BANCO DE DADOS RELACIONAIS, SQL, RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO, SISTEMAS COMPUTADORIZADOS DE REGISTROS MÉDICOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LIMA, Daniel Mário de et al. Transforming two decades of ePR data to OMOP CDM for clinical research. 2019, Anais.. Amsterdam: IOS Press, 2019. Disponível em: https://doi.org/10.3233/SHTI190218. Acesso em: 29 nov. 2025.
APA
Lima, D. M. de, Rodrigues Junior, J. F., Traina, A. J. M., Pires, F. A., & Gutierrez, M. A. (2019). Transforming two decades of ePR data to OMOP CDM for clinical research. In Proceedings. Amsterdam: IOS Press. doi:10.3233/SHTI190218
NLM
Lima DM de, Rodrigues Junior JF, Traina AJM, Pires FA, Gutierrez MA. Transforming two decades of ePR data to OMOP CDM for clinical research [Internet]. Proceedings. 2019 ;[citado 2025 nov. 29 ] Available from: https://doi.org/10.3233/SHTI190218
Vancouver
Lima DM de, Rodrigues Junior JF, Traina AJM, Pires FA, Gutierrez MA. Transforming two decades of ePR data to OMOP CDM for clinical research [Internet]. Proceedings. 2019 ;[citado 2025 nov. 29 ] Available from: https://doi.org/10.3233/SHTI190218
Trabalho de evento
A comparative analysis of the automatic modeling of learning styles through machine learning techniques (2018)
Ferreira, Lucas D; Spadon, Gabriel; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Rodrigues Junior, José Fernando
Fonte: Proceedings. Nome do evento: Frontiers in Education Conference - FIE. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MODELOS DE APRENDIZAGEM, COMPUTADOR NO ENSINO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
FERREIRA, Lucas D et al. A comparative analysis of the automatic modeling of learning styles through machine learning techniques. 2018, Anais.. Piscataway: IEEE, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.1109/FIE.2018.8659191. Acesso em: 29 nov. 2025.
APA
Ferreira, L. D., Spadon, G., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Rodrigues Junior, J. F. (2018). A comparative analysis of the automatic modeling of learning styles through machine learning techniques. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/FIE.2018.8659191
NLM
Ferreira LD, Spadon G, Carvalho ACP de LF de, Rodrigues Junior JF. A comparative analysis of the automatic modeling of learning styles through machine learning techniques [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2025 nov. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1109/FIE.2018.8659191
Vancouver
Ferreira LD, Spadon G, Carvalho ACP de LF de, Rodrigues Junior JF. A comparative analysis of the automatic modeling of learning styles through machine learning techniques [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2025 nov. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1109/FIE.2018.8659191
Trabalho de evento
A computational method for interactive design of marbling patterns (2018)
Gazziro, Mario Alexandre; Gois, João Paulo; Gonzales, Candy Tenorio; Rodrigues Junior, José Fernando
Fonte: Proceedings. Nome do evento: Brazilian Symposium on Computer Games and Digital Entertainment - SBGames. Unidade: ICMC
Assuntos: ATRIBUTOS VISUAIS (COMPUTAÇÃO GRÁFICA), MECÂNICA DOS FLUÍDOS COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
GAZZIRO, Mario Alexandre et al. A computational method for interactive design of marbling patterns. 2018, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.1109/SBGAMES.2018.00010. Acesso em: 29 nov. 2025.
APA
Gazziro, M. A., Gois, J. P., Gonzales, C. T., & Rodrigues Junior, J. F. (2018). A computational method for interactive design of marbling patterns. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/SBGAMES.2018.00010
NLM
Gazziro MA, Gois JP, Gonzales CT, Rodrigues Junior JF. A computational method for interactive design of marbling patterns [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2025 nov. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SBGAMES.2018.00010
Vancouver
Gazziro MA, Gois JP, Gonzales CT, Rodrigues Junior JF. A computational method for interactive design of marbling patterns [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2025 nov. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SBGAMES.2018.00010
Trabalho de evento
A smartphone application to measure the quality of pest control spraying machines via image analysis (2018)
Machado, Bruno Brandoli; Spadon, Gabriel; Arruda, Mauro S; Gonçalves, Wesley N; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Rodrigues Junior, José Fernando
Fonte: Proceedings. Nome do evento: Symposium on Applied Computing - SAC. Unidade: ICMC
Assuntos: PROCESSAMENTO DE IMAGENS, VISÃO COMPUTACIONAL, COMPUTAÇÃO MÓVEL, AGRICULTURA DE PRECISÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MACHADO, Bruno Brandoli et al. A smartphone application to measure the quality of pest control spraying machines via image analysis. 2018, Anais.. New York: ACM, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3167132.3167192. Acesso em: 29 nov. 2025.
APA
Machado, B. B., Spadon, G., Arruda, M. S., Gonçalves, W. N., Carvalho, A. C. P. de L. F. de, & Rodrigues Junior, J. F. (2018). A smartphone application to measure the quality of pest control spraying machines via image analysis. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/3167132.3167192
NLM
Machado BB, Spadon G, Arruda MS, Gonçalves WN, Carvalho ACP de LF de, Rodrigues Junior JF. A smartphone application to measure the quality of pest control spraying machines via image analysis [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2025 nov. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3167132.3167192
Vancouver
Machado BB, Spadon G, Arruda MS, Gonçalves WN, Carvalho ACP de LF de, Rodrigues Junior JF. A smartphone application to measure the quality of pest control spraying machines via image analysis [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2025 nov. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3167132.3167192
Trabalho de evento
TendeR-Sims: similarity retrieval system for public tenders (2018)
Vasconcelos, Guilherme Q; Zabot, Guilherme F; Lima, Daniel M. de; Rodrigues Junior, José Fernando ; Traina Junior, Caetano ; Kaster, Daniel dos Santos; Cordeiro, Robson Leonardo Ferreira
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Conference on Enterprise Information Systems - ICEIS. Unidade: ICMC
Assuntos: BANCO DE DADOS RELACIONAIS, RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO, ONTOLOGIA, LICITAÇÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
VASCONCELOS, Guilherme Q et al. TendeR-Sims: similarity retrieval system for public tenders. 2018, Anais.. Lisboa: SciTePress, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.5220/0006697601430150. Acesso em: 29 nov. 2025.
APA
Vasconcelos, G. Q., Zabot, G. F., Lima, D. M. de, Rodrigues Junior, J. F., Traina Junior, C., Kaster, D. dos S., & Cordeiro, R. L. F. (2018). TendeR-Sims: similarity retrieval system for public tenders. In Proceedings. Lisboa: SciTePress. doi:10.5220/0006697601430150
NLM
Vasconcelos GQ, Zabot GF, Lima DM de, Rodrigues Junior JF, Traina Junior C, Kaster D dos S, Cordeiro RLF. TendeR-Sims: similarity retrieval system for public tenders [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2025 nov. 29 ] Available from: https://doi.org/10.5220/0006697601430150
Vancouver
Vasconcelos GQ, Zabot GF, Lima DM de, Rodrigues Junior JF, Traina Junior C, Kaster D dos S, Cordeiro RLF. TendeR-Sims: similarity retrieval system for public tenders [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2025 nov. 29 ] Available from: https://doi.org/10.5220/0006697601430150
Trabalho de evento
Caracterização topológica de redes viárias por meio da análise de vetores de características e técnicas de agrupamento (2018)
Spadon, Gabriel; Scabora, Lucas C; Nesso-Jr, Marcos R; Traina Junior, Caetano ; Rodrigues Junior, José Fernando
Fonte: Proceedings. Nome do evento: Brazilian Symposium on Databases - SBBD. Unidade: ICMC
Assuntos: REDES COMPLEXAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, TEORIA DOS GRAFOS, TRANSPORTE URBANO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SPADON, Gabriel et al. Caracterização topológica de redes viárias por meio da análise de vetores de características e técnicas de agrupamento. 2018, Anais.. Rio de Janeiro: SBC, 2018. Disponível em: http://sbbd.org.br/2018/wp-content/uploads/sites/5/2018/08/sbbd-proceedings-vol-01.pdf. Acesso em: 29 nov. 2025.
APA
Spadon, G., Scabora, L. C., Nesso-Jr, M. R., Traina Junior, C., & Rodrigues Junior, J. F. (2018). Caracterização topológica de redes viárias por meio da análise de vetores de características e técnicas de agrupamento. In Proceedings. Rio de Janeiro: SBC. Recuperado de http://sbbd.org.br/2018/wp-content/uploads/sites/5/2018/08/sbbd-proceedings-vol-01.pdf
NLM
Spadon G, Scabora LC, Nesso-Jr MR, Traina Junior C, Rodrigues Junior JF. Caracterização topológica de redes viárias por meio da análise de vetores de características e técnicas de agrupamento [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2025 nov. 29 ] Available from: http://sbbd.org.br/2018/wp-content/uploads/sites/5/2018/08/sbbd-proceedings-vol-01.pdf
Vancouver
Spadon G, Scabora LC, Nesso-Jr MR, Traina Junior C, Rodrigues Junior JF. Caracterização topológica de redes viárias por meio da análise de vetores de características e técnicas de agrupamento [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2025 nov. 29 ] Available from: http://sbbd.org.br/2018/wp-content/uploads/sites/5/2018/08/sbbd-proceedings-vol-01.pdf
Trabalho de evento
RAFIKI: retrieval-based application for imaging and knowledge investigation (2018)
Nesso-Jr, Marcos R; Cazzolato, Mirela T; Scabora, Lucas C; Oliveira, Paulo H; Spadon, Gabriel; Souza, Jessica A. de; Oliveira, Willian Dener de; Chino, Daniel Y. T; Rodrigues Junior, José Fernando ; Traina, Agma Juci Machado ; Traina Junior, Caetano
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Symposium on Computer-Based Medical Systems - CBMS. Unidade: ICMC
Assuntos: BANCO DE DADOS MULTIMÍDIA, RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO
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ABNT
NESSO-JR, Marcos R et al. RAFIKI: retrieval-based application for imaging and knowledge investigation. 2018, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.1109/CBMS.2018.00020. Acesso em: 29 nov. 2025.
APA
Nesso-Jr, M. R., Cazzolato, M. T., Scabora, L. C., Oliveira, P. H., Spadon, G., Souza, J. A. de, et al. (2018). RAFIKI: retrieval-based application for imaging and knowledge investigation. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/CBMS.2018.00020
NLM
Nesso-Jr MR, Cazzolato MT, Scabora LC, Oliveira PH, Spadon G, Souza JA de, Oliveira WD de, Chino DYT, Rodrigues Junior JF, Traina AJM, Traina Junior C. RAFIKI: retrieval-based application for imaging and knowledge investigation [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2025 nov. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS.2018.00020
Vancouver
Nesso-Jr MR, Cazzolato MT, Scabora LC, Oliveira PH, Spadon G, Souza JA de, Oliveira WD de, Chino DYT, Rodrigues Junior JF, Traina AJM, Traina Junior C. RAFIKI: retrieval-based application for imaging and knowledge investigation [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2025 nov. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS.2018.00020
Trabalho de evento
Recognition of endangered Pantanal animal species using deep learning methods (2018)
Arruda, Mauro dos Santos de; Spadon, Gabriel; Rodrigues Junior, José Fernando ; Gonçalves, Wesley Nunes; Machado, Bruno Brandoli
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, ANIMAIS EM EXTINÇÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ARRUDA, Mauro dos Santos de et al. Recognition of endangered Pantanal animal species using deep learning methods. 2018, Anais.. Piscataway: IEEE, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN.2018.8489369. Acesso em: 29 nov. 2025.
APA
Arruda, M. dos S. de, Spadon, G., Rodrigues Junior, J. F., Gonçalves, W. N., & Machado, B. B. (2018). Recognition of endangered Pantanal animal species using deep learning methods. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/IJCNN.2018.8489369
NLM
Arruda M dos S de, Spadon G, Rodrigues Junior JF, Gonçalves WN, Machado BB. Recognition of endangered Pantanal animal species using deep learning methods [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2025 nov. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN.2018.8489369
Vancouver
Arruda M dos S de, Spadon G, Rodrigues Junior JF, Gonçalves WN, Machado BB. Recognition of endangered Pantanal animal species using deep learning methods [Internet]. Proceedings. 2018 ;[citado 2025 nov. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN.2018.8489369

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