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Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPUniversidade de São PauloUSP.
Com o progresso da computação e popularização da Internet, a sociedade entrou na era da informação. Esta nova fase é marcada pela forma como produzimos e lidamos com a informação. Diariamente, são produzidos e armazenados milhares de Gigaby
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Avanços tecnológicos possibilitaram a coleta e modelagem de grandes quantidades de dados produzidos ao longo do tempo por fenômenos industriais, humanos e naturais. Em se tratando de séries temporais, tais dados são compostos por influências de
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::0240e2d8db516cda1f1207e979cfba4d
https://doi.org/10.11606/t.55.2020.tde-16032020-170344
https://doi.org/10.11606/t.55.2020.tde-16032020-170344
Autor:
Felipe Simões Lage Gomes Duarte, Eduardo R. Hruschka, Rodrigo Fernandes de Mello, Ricardo Araújo Rios
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Temporal data produced by industrial, human, and natural phenomena typically contain deterministic and stochastic influences, being the first ideally modelled using Dynamical Systems while the second is appropriately addressed using Statistical tools
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::95192c8d64c6175652fd966e98831540
Autor:
Rodrigo Fernandes de Mello, Felipe Simões Lage Gomes Duarte, Eduardo R. Hruschka, Ricardo Araújo Rios
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BRACIS
The incremental collection of data streams has motivated their modeling in attempt to take decisions and optimize operations. Most modeling strategies do not take advantage of data decomposition strategies to separate stochastic from deterministic in
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::62b9889f06a49adeb27ed88fe5191d49
https://doi.org/10.1109/bracis.2018.00093
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On the last few years multidimensional projection techniques have advanced towards defining faster and user-centered approaches. However, most of existing methods are designed as generic tools without considering particular features of the data under
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::28e2bda90ed38b15d5a8cee8e5946d03
https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.07.071
https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.07.071
Autor:
Rodrigo Fernandes de Mello, Felipe Simões Lage Gomes Duarte, Rosane Maria Maffei Vallim, Fausto Guzzo da Costa
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Concept drift detection plays a very important role in the context of data streams. It allows to point out data behavior modifications along time, which are intrinsically associated to the phenomena responsible for producing such sequences of observa
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Com o progresso da computação e popularização da Internet, a sociedade entrou na era da informação. Esta nova fase é marcada pela forma como produzimos e lidamos com a informação. Diariamente, são produzidos e armazenados milhares de Gigaby
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