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Relatório de produção acadêmica da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar)
Departamento de Computação (DC)

Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET)
Campus São Carlos

Plataforma Lattes / outubro de 2020

2020

1.	CASELI, H. M.; INACIO, M. L.. NMT and PBSMT Error Analyses in English to Brazilian Portuguese Automatic Translations. Em: Conference on Language Resources and Evaluation (LREC), p. 3623-3629, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
2.	CONTRERAS, R. C. ; MORANDIN JR, O. ; VIANA, MONIQUE SIMPLICIO. A New Local Search Adaptive Genetic Algorithm for the Pseudo-Coloring Problem. Em: Eleventh International Conference on Swarm Intelligence (ICSI), v. 12145, p. 349-361, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
3.	EDWARD HINOJOSA, C. ; Sarmiente C., Edgar ; CAMARGO, Heloisa A.. Genetic learning of fuzzy rule bases for multi-label classification using an iterative approach (accepted). Em: 2020 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZIEEE), v. 1, p. 1-6, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
4.	FALCAO, F. V. ; ANDRADE, N. ; FIGUEIREDO, F. ; SILVA, D. F. ; MORAIS, F.. Measuring disruption in song similarity networks. Em: International Society for Music Information Retrieval Conference, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
5.	FREIRE, P. G. L. ; FERRARI, R. J.. Classification of active multiple sclerosis lesions in MRI without the aid of Gadolinium-based contrast using textural and enhanced features from FLAIR images. Em: The 20th International Conference on Computational Science and its Applications, v. 1, p. 1-16, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
6.	GREGÓRIO DA SILVA, BRUNO C. ; FERRARI, R. J.. Exploring Deep Convolutional Neural Networks as Feature Extractors for Cell Detection. Em: The 20th International Conference on Computational Science and its Applications, v. 1, p. 1-16, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
7.	INACIO, M. L. ; CASELI, H. M.. Word Embeddings at Post-Editing. Em: International Conference on the Computational Processing of Portuguese (PROPOR), p. 1-10, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
8.	KORB, M. M. ; FERRARI, R. J.. Automatic positioning of hippocampus deformable mesh models in brain MR images using a weighted 3D-SIFT technique. Em: The 20th International Conference on Computational Science and its Applications, v. 1, p. 1-16, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
9.	KUDO, T. N. ; BULCAO NETO, R. F. ; VINCENZI, A. M. R.. Toward a Metamodel Quality Evaluation Framework: Requirements, Model, Measures, and Process. Em: Simpósio Brasileiro de Engenharia de Software - SBES'2020 - Ideias Inovadoras e Resultados Emergentes, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
10.	KUDO, T. N. ; BULCAO NETO, R. F. ; VINCENZI, A. M. R.. Uma Ferramenta para Construção de Catálogos de Padrões de Requisitos com Comportamento. Em: Workshop em Engenharia de Requisitos - WER, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
11.	LEITE, J. A. ; SILVA, D. F. ; SCARTON, C. E. ; BONTCHEVA, K.. Toxic Language Detection in Social Media for Brazilian Portuguese: New Dataset and Multilingual Analysis. Em: International Joint Conference on Natural Language Processing, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
12.	MARTIN, DANIEL SAN ; SIQUEIRA, BENTO ; de Camargo, Valter Vieira ; FERRARI, FABIANO. Characterizing Architectural Drifts of Adaptive Systems. Em: 2020 IEEE 27th International Conference on Software Analysis, p. 389-1, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
13.	NAKAO, E. K. ; LEVADA, A. L. M.. Unsupervised Learning and Feature Extraction in Hyperspectral Imagery. Em: 20th International Conference on Computational Science and Its Applications - ICCSA 2020, v. 12249, p. 792-806, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
14.	NSIMBA, C. B. ; LEVADA, A.L.M.. Exploring Information Theory and Gaussian Markov Random Fields for Color Texture Classification. Em: 17th International Conference on Image Analysis and Recognition (ICIAR), v. 12132, p. 130-143, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
15.	OLIVEIRA, I. A. D. ; POLONI, KATIA M. ; FERRARI, R. J.. Exploring Hippocampal Asymmetrical Features from Magnetic Resonance Images for the Classification of Alzheimer's Disease. Em: 2020 IEEE 33rd International Symposium on Computer-Based Medical Systems (CBMS), v. 1, p. 59-64, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
16.	ORTOLAN, L. F. ; SILVA, D. F.. Knowledge Discovery in Brazilian Soccer Championship Scout Data. Em: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
17.	PARMEZAN, A. S. ; SILVA, D. F. ; BATISTA, G. E. A. P. A.. A combination of local approaches for hierarchical music genre classification. Em: International Society for Music Information Retrieval Conference, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
18.	PETRI, A. C. F. ; SILVA, D. F.. Towards logical association rule mining onontology-based semantic trajectories. Em: IEEE International Conference on Machine Learning and Applications, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
19.	PIZZOLETO, A. V. ; FERRARI, Fabiano Cutigi ; DALLILO, L. D. ; OFFUTT, J.. SiMut: Exploring Program Similarity to Support the Cost Reduction of Mutation Testing. Em: International Workshop on Mutation Analysis (Mutation'20) (to appear), p. 1, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
20.	RIEGER, CHRISTOPH ; Lucrédio, Daniel ; FORTES, RENATA PONTIN M. ; KUCHEN, HERBERT ; DIAS, FELIPE ; DUARTE, LIANNA. A model-driven approach to cross-platform development of accessible business apps. Em: SAC '20: The 35th ACM/SIGAPP Symposium on Applied Computing, v. 1, p. 984-993, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
21.	RODRIGUES, R. J. S. ; MENDES, I. P. ; Souza, W. L.. MyHealth: A System for Monitoring Non-Communicable Diseases. Em: 17th International Conference on Information Technology : New Generations (ITNG 2020), v. 1134, p. 439-444, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
22.	SANTOS, B. Z. ; KENJI NAKANO, FELIPE ; CERRI, RICARDO ; VENS, CELINE. Predictive Bi-Clustering Trees for Hierarchical Multi-label Classification. Em: European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
23.	SCARTON, C. E. ; SILVA, D. F. ; BONTCHEVA, K.. Measuring What Counts:The case of Rumour Stance Classification. Em: International Joint Conference on Natural Language Processing, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
24.	SILVA, L. C. ; ZAGATTI, F. R. ; SETTE, B. S. ; SILVA, L. N. S. ; LUCREDIO, D. ; SILVA, D. F. ; CASELI, H. M.. Benchmarking Machine Learning Solutions in Production. Em: IEEE International Conference on Machine Learning and Applications, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
25.	SILVA, T. P. ; Camargo, Heloisa A.. Possibilistic Approach For Novelty Detection In Data Streams (accepted). Em: 2020 International Conference on Fuzzy Systems (FuzzIEEE), v. 1, p. 1-6, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
26.	SIQUEIRA, B. R. ; FERRARI, Fabiano Cutigi ; SOUZA, K. E. ; SANTIBÁÑEZ, D. S. M. ; CAMARGO, Valter Vieira de. Fault Types of Adaptive and Context-Aware Systems and Their Relationship with Fault-based Testing Approaches. Em: International Workshop on Mutation Analysis (Mutation'20) (to appear), p. 1, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
27.	Souza, R.T. ; SANTOS, G. F. ; ZORZO, SERGIO D.. User's privacy management in IoT environment using dojot platform. Em: The 17th International Conference on Information Technology:New Generations, v. 1, p. 1-10, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
28.	SOYER CUNHA, WARTERUZANNAN ; ANGULO, GUISELLA ; CAMARGO, VALTER V. DE. Investigating Non-Usually Employed Features in the Identification of Architectural Smells: A Machine Learning-Based Approach. Em: Brazilian Symposium on Software Components, v. 1, p. 1-1, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
29.	SOYER CUNHA, WARTERUZANNAN ; ANGULO, GUISELLA ; CAMARGO, VALTER V. DE. InSet: A Tool to Identify Architecture Smells Using Machine Learning. Em: Tool Session of the Brazilian Symposium on Software Engineering, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
30.	TARGINO, J. M. ; ROBERTS, K. J. ; SOUZA, J. F. ; SANTOS, H. B. ; SENGER, H ; GIORIA, R. S. ; GOMI, E. S.. A Deep-Learning inversion method for seismic velocity model building. Em: EAGE Conference on Machine Learning in Latin America, p. 1-5, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
31.	UENO, C. L. R. S. ; BRAGA, I. A. ; SILVA, D. F.. Towards an Instance-Level Meta-Learning-Based Ensemble for Time Series Classification. Em: Brazilian Conference on Intelligent Systems, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
32.	VIANA, MONIQUE SIMPLICIO ; MORANDIN JR, O. ; CONTRERAS, R. C.. An Improved Local Search Genetic Algorithm with Multi-Crossover for Job Shop Scheduling Problem. Em: 20th International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing, v. 1, p. 1-1, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
33.	VIANA, MONIQUE SIMPLICIO ; MORANDIN JUNIOR, ORIDES ; CONTRERAS, R. C.. Transgenic Genetic Algorithm to Minimize the Makespan in the Job Shop Scheduling Problem. Em: ICAART2020 - International Conference on Agents and Artificial Intelligence, v. 1, p. 1-1, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]

2019

1.	BAREA, E. R. A. ; MARCONDES, C. A. C. ; PEDROSO, D. ; SENGER, H.. Avaliação de Soluções de Emulação Leve e Distribuída para Experimentação de Rede. Em: Workshop em Desempenho de Sistemas Computacionais e de Comunicação (WPerformance), 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
2.	BEDER, D. M. ; OTSUKA, J. L.. A platform for customization and publication of open educational games. Em: Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE), 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
3.	BELGAMO, A. ; VINCENZI, Auri Marcelo Rizzo ; FERRARI, Fabiano Cutigi ; FABBRI, Sandra Camargo Pinto Ferraz. Using auxiliary artifacts during code inspection activity: findings from an exploratory study. Em: Simpósio Brasileiro de Qualidade de Software (SBQS), p. 149-157, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
4.	BENEVIDES, J. R. S. ; INOUE, R. S. ; PAIVA, M. A. D. ; Terra, M. H.. Parameter Estimation Based on Linear Regression for Commercial Quadrotors. Em: Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente (SBAI), 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
5.	BENEVIDES, J. R. S. ; PAIVA, M. A. D. ; INOUE, R. S. ; Terra, M. H.. ROS-Based Robust and Recursive Optimal Control of Commercial Quadrotors. Em: International Conference on Automation Science and Engineering (CASE), 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
6.	BORDINI, ROGÉRIO AUGUSTO ; OTSUKA, JOICE ; TORRES, JOSIANE PEREIRA ; MENDES, ENICÉIA GONÇALVES ; OHNUMA, CATARINE ; SILVA, JOÃO PEDRO SÃO GREGORIO ; CAETANO, JÚLIA MOURA. A Era Inclusiva - Jogo Digital como ferramenta de formação docente para a Educação Inclusiva. Em: VIII Congresso Brasileiro de Informática na Educação, p. 1264, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
7.	Britto, Talita ; PIZZOLATO, E. B.. A survey on the awareness of Brazilian web development community about cognitive accessibility. Em: IHC 2019, p. to be published, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
8.	CARDOSO, F. C. ; OTSUKA, J. L. ; BEDER, D. M. ; TOSTA, M. S.. Estudo sobre dados relevantes para o acompanhamento de participações em jogos educacionais. Em: Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
9.	CASSALES, GUILHERME WEIGERT ; SENGER, Hermes ; DE FARIA, ELAINE RIBEIRO ; BIFET, ALBERT. IDSA-IoT: An Intrusion Detection System Architecture for IoT Networks. Em: 2019 IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC), p. 1, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
10.	COSTA JUNIOR, JOEL ; FARIA, ELAINE ; SILVA, JONATHAN ; GAMA, JOAO ; CERRI, RICARDO. Novelty Detection for Multi-Label Stream Classification. Em: 2019 8th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), p. 144-149, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
11.	COSTA JUNIOR, JOEL D. ; FARIA, ELAINE R. ; SILVA, JONATHAN A. ; GAMA, JOAO ; CERRI, RICARDO. Pruned Sets for Multi-Label Stream Classification without True Labels. Em: 2019 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), p. 1-8, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
12.	CRUZ, C.D.A. ; HOKAMA, P. H. B. ; SAN FELICE, M.C. ; MORABITO, R.. Heurística Lagrangeana para o Problema de Alocação de Veículos. Em: LI Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
13.	DALLILO, L. D. ; FERRARI, Fabiano Cutigi ; PIZZOLETO, A. V.. An Evaluation of Internal Program Metrics as Predictors of Mutation Operator Score. Em: Brazilian Symposium on Systematic and Automated Software Testing (SAST), p. 12-21, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
14.	DIEGUES, D. ; INOUE, R. S. ; NOGUEIRA, S. L.. Método automático de calibração de acelerômetro baseadono filtro de Kalman. Em: Conferência Brasileira de Dinâmica, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
15.	DISCOLA JR, S. L. ; CECATTO, J. R. ; FERNANDES, Marcio Merino ; RIBEIRO, M. X.. Handling imbalanced time series through Ensemble of Classifiers: a Multi-class Approach for Solar Flare forecasting. Em: 16th International Conference on Information Technology : New Generations, v. 1, p. 209-214, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
16.	FACONI, L. B. ; Terra, M. H. ; INOUE, R. S.. Architecture-Independent Quaternion-Based Attitude Planning and Control Allocation for Multirotors. Em: International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS), p. 169-177, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
17.	FAZZOLINO, R. ; VINCENZI, A. M. R. ; SILVA, S. ; SANTOS, L. S. ; FIGUEIREDO, R. M. C. ; RAMOS, C. S. ; RIBEIRO, L.. Validation Process for Services Produced by Digital Transformation. Em: Conference of the Centre for Advanced Studies on Collaborative Research - CASCON'2019, p. 354-363, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
18.	FERREIRA, RAFAELA ; POLPO, ADRIANO ; CERRI, RICARDO. Classificação de Uma Classe para Detecção de PIWI-interacting RNAs. Em: XVI Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, p. 741-752, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
19.	FRANÇA, C. A. ; GALETI, H. V. A. ; BARCELLOS, R. ; KATO, E. R. R.. Dinâmica Aplicada na Disciplina de Iniciação à Engenharia Elétrica para Evitar Evasão. Em: XLVII Congresso Brasileiro de Educação em Engenharia (COBENGE), 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
20.	FRANÇA, C. A. ; GALETI, H. V. A. ; BARCELLOS, R. ; WATANABE, F. Y. ; KATO, E. R. R.. Aprendizagem Baseada em Projetos (PjBL) Através da Competição de Rôbos. Em: XLVII Congresso Brasileiro de Educação em Engenharia (COBENGE), 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
21.	FRANÇA, C. A. ; KATO, E. R. R. ; OGASHAWARA, O.. Aplicação da Aula Expositiva Dialogada para o Projeto de um Controlador Fuzzy Incremental. Em: XLVII Congresso Brasileiro de Educação em Engenharia (COBENGE), 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
22.	FRANÇA, C. A. ; KATO, E. R. R. ; OGASHAWARA, O.. Aplicando PBL para Melhorar o Desempenho de um Controlador Fuzzt PD+I. Em: XLVII Congresso Brasileiro de Educação em Engenharia (COBENGE), 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
23.	FRANÇA, C. A. ; NASCIMENTO, C. F. ; FRANCISCO, C. A. ; KATO, E. R. R.. Aprendizagem Colaborativa na Disciplina de Eletrônica de Potência. Em: XLVII Congresso Brasileiro de Educação em Engenharia (COBENGE), 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
24.	GAIOSO, ROUSSIAN ; GUARDIA, H.C. ; GIL-COSTA, VERONICA ; SENGER, Hermes. Parallel strategies for the execution of MaxScore on GPUs. Em: International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing (SBAC-PAD), v. 1, p. 1, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
25.	GAIOSO, ROUSSIAN ; GUARDIA, HELIO CRESTANA ; GIL-COSTA, VERONICA ; SENGER, Hermes. Parallel Strategies for the Execution of Top-k Queries with MaxScore on GPUs. Em: 2019 31st International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing (SBACPAD), p. 104, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
26.	Garcia, F. E. ; BRANDAO, R. ; MENDES, G. C. P. ; NERIS, V.P.A. Able to Create, Able to (Self)Improve: How an Inclusive Game Framework Fostered Self-Improvement Through Creation and Play in Alcohol and Drugs Rehabilitation?. Em: IFIP TC.13 International Conference on Human-Computer Interaction (INTERACT), p. 1-10, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
27.	Garcia, F. E. ; NERIS, V.P.A. Strategies for Inclusive End-User Co-Creation of Inclusive Storytelling Games. Em: IFIP International Conference on Entertainment Computation (ICEC), 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
28.	GARCIA, W. ; NERIS, V.P.A. m-Motion: A mobile application for music recommendation that considers the desired emotion of the user. Em: Simpósio Brasileiro sobre Fatores Humanos em Sistemas Computacionais (IHC), 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
29.	JESUS, G. M. ; FERRARI, Fabiano Cutigi ; PASCHOAL, L. N. ; SOUZA, S. R. S.. Is It Worth Using Gamification in Software Testing Education? An Experience Report. Em: Simpósio Brasileiro de Qualidade de Software (SBQS), p. 178-187, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
30.	JÚNIOR, LUIZ CAVAMURA ; MORIMOTO, RICARDO ; FABBRI, SANDRA ; VINCENZI, AURI MARCELO RIZZO. Software Operational Profile vs. Test Profile. Em: the XVIII Brazilian Symposium, p. 139-148, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
31.	KUDO, T. N. ; BULCAO NETO, R. F. ; MACEDO, A. A. ; VINCENZI, A. M. R.. Padrão de Requisitos no Ciclo de Vida de Software: Um Mapeamento Sistemático. Em: Congresso Ibero-Americano em Engenharia de Software - CIbSE, p. 420-433, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
32.	KUDO, TACIANA NOVO ; BULCÃO-NETO, RENATO F. ; VINCENZI, AURI M. R.. A Conceptual Metamodel to Bridging Requirement Patterns to Test Patterns. Em: the XXXIII Brazilian Symposium, p. 155-160, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
33.	Lopes, Bruno ; de Pontes, Diego Roberto Gonçalves ; ZORZO, S. D.. An Instrument for Measuring Privacy in IoT Environments. Em: 16th International Conference on Information Technology-New Generations (ITNG 2019), v. 800, p. 49-55, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
34.	MARTINS, G. M. ; AROCA, R. V. ; Becker, M.. Agrosphero: proposta de froam construtiva para uma plataforma robótica esférica destinada a cultura de soja. Em: 4o Simpósio do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica, v. 1, p. 1-6, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
35.	VALENTE, FREDY JOAO; MORIJO, JOAO PAULO ; VIVALDINI, KELEN CRISTIANE T. ; TREVELIN, LUIS CARLOS. Fog-based Data Fusion for Heterogeneous IoT Sensor Networks: A Real Implementation. Em: 2019 15th International Conference on Network and Service Management (CNSM), p. 1, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
36.	NETO, L.V. ; FONTOURA JUNIOR, P. H. F. ; BORDINI, R. A. ; OTSUKA, J. L.. Design and Implementation of an Educational Game Considering Issues for Visual Impaired People Inclusion. Em: 18th IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT 2019), 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
37.	NOGUERA, VIVIANA ; Lucrédio, Daniel. Implementing a Classic ER Algebra to Automatically Generate Complex Queries for Document-Oriented Databases. Em: the XIII Brazilian Symposium, v. 1, p. 43-10, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
38.	NSIMBA, C. B. ; LEVADA, A. L. M.. Nonlinear Dimensionality Reduction in Texture Classification: Is Manifold Learning Better Than PCA?. Em: International Conference on Computational Science (ICCS), v. 11540, p. 191-206, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
39.	OLIVA, SAMUEL ZANFERDINI ; FELIPE, JOAQUIM CEZAR ; Ribeiro, Marcela Xavier. DETERMINISTIC TOURIST WALK FOR EFFECTIVE DIVERSIFICATION OF QUERY RESULTS. Em: International Conference on Applied Computing 2019, p. 163, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
40.	OLIVEIRA, L. T. ; KIM, M. S. ; DEL BARRIO, A. A. ; BAGHERZADEH, N. ; MENOTTI, R.. Design of Power-Efficient FPGA Convolutional Cores with Approximate Log Multiplier. Em: European Symposium on Artificial Neural Networks, p. 203-208, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
41.	OLIVERIA, A. J. ; ASSIS, G. A. ; FARIA, E. R. ; Vivaldini, K. C. T. ; GUIZILINI, VITOR ; Ramos, F. ; MENDES, C. C. ; Wolf, D. F ; SOUZA, J. R.. Analysis of Nematodes in Coffee Crops at Different Altitudes Using Aerial Images. Em: 27th European Signal Processing Conference (EUSIPCO), 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
42.	PAIVA, CLAUDIO EDUARDO ; BUENO, RENATO. Delimitation of Regions of Interest in Similarity Queries Visualization. Em: 2019 23rd International Conference Information Visualisation (IV), p. 31-36, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
43.	Pedro, SDS ; HRUSCHKA JR., ER. Crowd-Powered Systems to Diminish the Effects of Semantic Drift. Em: The 14th International Conference on Hybrid Artificial Intelligence Systems, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
44.	PEREIRA, G. T. ; GABRIEL, P. H. R. ; CERRI, R.. Hierarchical Classification of Transposable Elements with a Weighted Genetic Algorithm. Em: EPIA Conference on Artificial Intelligence, p. 737-749, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
45.	PEREIRA, GEAN TRINDADE ; GABRIEL, PAULO. H. R. ; CERRI, RICARDO. A lexicographic genetic algorithm for hierarchical classification rule induction. Em: the Genetic and Evolutionary Computation Conference, p. 846-854, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
46.	PIRES, R. G. ; SANTOS, D. S. ; SOUZA, GUSTAVO B. ; LEVADA, A.L.M. ; PAPA, JOÃO P.. A Sparse Filtering-based Approach for Non-Blind Deep Image Denoising. Em: 28th International Conference on Artificial Neural Networks, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
47.	PORTO, D. P. ; FERRARI, Fabiano Cutigi ; FABBRI, Sandra Camargo Pinto Ferraz. Improving project manager decision with gamification: An Experience Report. Em: Simpósio Brasileiro de Qualidade de Software (SBQS), p. 286-295, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
48.	POVOA, L. V. ; MARCONDES, C. A. C. ; H. Senger. Modeling Energy Consumption based on Resource Utilization. Em: International Conference on Computational Science and Its Applications (ICCSA), v. 11619, p. 225-240, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
49.	REAL, LUIZ GUSTAVO S. ; BUENO, RENATO ; RIBEIRO, MARCELA X.. Evaluating Boundary Conditions and Hierarchical Visualization in CBIR. Em: 2019 23rd International Conference Information Visualisation (IV), v. 1, p. 68-73, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
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