Classificação de Dados de Alto Nível em Redes Complexas (2021)
- Authors:
- USP affiliated authors: LIANG, ZHAO - FFCLRP ; CARNEIRO, MURILLO GUIMARÃES - FFCLRP
- Unidade: FFCLRP
- DOI: 10.11606/9786587773131
- Subjects: REDES COMPLEXAS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; GESTÃO DA SEGURANÇA EM SISTEMAS COMPUTACIONAIS
- Language: Português
- Imprenta:
- Publisher: Instituto de Estudos Avançados
- Publisher place: São Paulo
- Date published: 2021
- Source:
- Título do periódico: Inteligência artificial: avanços e tendências
- Volume/Número/Paginação/Ano: 414 p.
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
-
ABNT
LIANG, Zhao e SILVA, Thiago Christiano e CARNEIRO, Murillo Guimarães. Classificação de Dados de Alto Nível em Redes Complexas. Inteligência artificial: avanços e tendências. Tradução . São Paulo: Instituto de Estudos Avançados, 2021. p. 414 . Disponível em: https://doi.org/10.11606/9786587773131. Acesso em: 02 jun. 2024. -
APA
Liang, Z., Silva, T. C., & Carneiro, M. G. (2021). Classificação de Dados de Alto Nível em Redes Complexas. In Inteligência artificial: avanços e tendências (p. 414 ). São Paulo: Instituto de Estudos Avançados. doi:10.11606/9786587773131 -
NLM
Liang Z, Silva TC, Carneiro MG. Classificação de Dados de Alto Nível em Redes Complexas [Internet]. In: Inteligência artificial: avanços e tendências. São Paulo: Instituto de Estudos Avançados; 2021. p. 414 .[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://doi.org/10.11606/9786587773131 -
Vancouver
Liang Z, Silva TC, Carneiro MG. Classificação de Dados de Alto Nível em Redes Complexas [Internet]. In: Inteligência artificial: avanços e tendências. São Paulo: Instituto de Estudos Avançados; 2021. p. 414 .[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://doi.org/10.11606/9786587773131 - High-level classification for EEG analysis
- Data classification via centrality measures of complex networks
- Redes complexas para classificação de dados via conformidade de padrão, caracterização de importância e otimização estrutural
- Redes de elementos complexos para processamento de informação
- Structural outlier detection: a tourist walk approach
- Network-based high level data classification
- Uncovering overlapping structures via stochastic competitive learning
- Particle competition and cooperation to prevent error propagation from mislabeled data in semi-supervised learning
- Enhancing weak signal transmission through a feedforward network
- Multiple images set classification via network modularity
Informações sobre o DOI: 10.11606/9786587773131 (Fonte: oaDOI API)
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