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Report
Ontology for Healthcare Artificial Intelligence Privacy in Brazil
Autor: Vaz, Tiago Andres, Dora, José Miguel Silva, Lamb, Luís da Cunha, Camey, Suzi Alves
This article details the creation of a novel domain ontology at the intersection of epidemiology, medicine, statistics, and computer science. Using the terminology defined by current legislation, the article outlines a systematic approach to handling
Externí odkaz: http://arxiv.org/abs/2304.07889
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3
A Revista de Informática Teórica e Aplicada e as tecnologias de informação
Autor: Oliveira, Jose Palazzo Moreira de, Lamb, Luis da Cunha
Publikováno v: Repositório Institucional da UFRGS
Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron:UFRGS
Este artigo apresenta uma breve visão da história da Revista em relação às Tecnologias da Informação, descreve as ações que estão sendo tomadas para incrementar sua participação na comunidade acadêmica de Ciência da Computação utiliza
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______3056::4685720603921b1d8e2336bdcfbbcb13
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4
Conference
Analysis of the use of declarative languages for enhanced embedded system software development.
Autor: Specht, Emilena, Redin, Ricardo Miotto, Carro, Luigi, Lamb, Luis da Cunha, Cota, Erika Fernandes, Wagner, Flávio Rech
Publikováno v: Proceedings of the 20th Annual Conference: Integrated Circuits & Systems Design; 9/ 3/2007, p324-329, 6p
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BRHIM - Base de Registros Hospitalares para Informações e Metadados
Autor: Vaz, Tiago Andres
Publikováno v: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron:UFRGS
Os riscos de reidentificação de dados hospitalares são altos e há uma demanda por eles em projetos de desenvolvimento e validação de Inteligência Artificial (IA). Este trabalho aborda os principais métodos de preparação de registros hospita
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Resolvendo a versão de decisão do problema de coloração de grafos : uma abordagem neuro-simbólica usando redes grafo-neurais
Autor: Santos, Henrique Lemos dos
Publikováno v: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron:UFRGS
Técnicas baseadas em aprendizado profundo têm recorrentemente atingido desempenho de estado-da-arte em diversas áreas ao longo dos últimos anos. Ainda há, no entanto, uma certa falta de compreensão em como problemas simbólicos e relacionais po
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7
Aprendendo medidas de centralidade com redes grafo-neurais
Autor: Avelar, Pedro Henrique da Costa
Publikováno v: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron:UFRGS
Medidas de Centralidade são um tipo de métrica importante na Análise de Redes Sociais. Tais métricas permitem inferir qual entidade é mais central (ou informalmente, mais importante) que outra. Análises baseadas em medidas de centralidade podem
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Aprendendo a resolver problemas NP-completos
Autor: Prates, Marcelo de Oliveira Rosa
Publikováno v: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron:UFRGS
Graph Neural Networks (GNN) constituem uma técnica promisora para conectar programação diferencial e domínios combinatoriais. GNNs lançam mão de módulos treináveis os quais podem ser montados em diferentes configurações, cada uma refletindo
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9
Sistemas heterogêneos de resoluçao social de problemas
Autor: Noble, Diego Vrague
Publikováno v: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron:UFRGS
Metódos analíticos de investigação são usualmente ineficazes para sistemas computacionais sociais já que apenas algumas iterações do sistema já são suficientes para que o sistema se torne imprevisível. Portanto, uma das principais questõe
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Metodos para a aproximação de medidas de centralidade de redes
Autor: Grando, Felipe
Publikováno v: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron:UFRGS
Medidas de centralidades são um mecanismo importante para revelar informações vitais sobre redes complexas. No entanto, essas métricas exigem um alto custo computacional que prejudica a sua aplicação em grandes redes do mundo real. Em nosso est
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