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pro vyhledávání: '"Lemos, André Paim"'
Autor:
Fonseca-Galindo, Juan Camilo, Surita, Gabriela de Castro, Neto, José Maia, de Castro, Cristiano Leite, Lemos, André Paim
The worldwide growth of e-commerce has created new challenges for logistics companies, one of which is being able to deliver products quickly and at low cost, which reflects directly in the way of sorting packages, needing to eliminate steps such as
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2009.12691
Autor:
Fonseca-Galindo, Juan Camilo, de Castro Surita, Gabriela, Neto, José Maia, de Castro, Cristiano Leite, Lemos, André Paim
Publikováno v:
In Expert Systems With Applications 1 June 2022 195
Autor:
Maia, José, Severiano, Carlos Alberto, Junior, Guimarães, Frederico Gadelha, de Castro, Cristiano Leite, Lemos, André Paim, Fonseca Galindo, Juan Camilo, Weiss Cohen, Miri
Publikováno v:
In Future Generation Computer Systems May 2020 106:672-684
Publikováno v:
In Information Sciences April 2019 480:339-353
Publikováno v:
In Neurocomputing 2 December 2015 169:288-294
Akademický článek
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Autor:
Magjarevic, R., Nagel, J. H., Müller-Karger, Carmen, Wong, Sara, La Cruz, Alexandra, Lemos, André Paim, Tierra-Criollo, C. J., Caminhas, W. M.
Publikováno v:
IV Latin American Congress on Biomedical Engineering 2007, Bioengineering Solutions for Latin America Health; 2008, p65-68, 4p
Autor:
Alves, Kaike Sa Teles Rocha
Publikováno v:
Repositório Institucional da UFJF
Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
instacron:UFJF
Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
instacron:UFJF
Os avanços em Big Data motivaram pesquisadores a desenvolver e aprimorar modelos inteligentes para lidar de forma eficiente e eficaz com os dados. Nesse cenário, a previsão de séries temporais vem ganhando ainda mais atenção. A literatura cient
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______3056::b82f23d222d64f586780715119595d4c
https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/13488
https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/13488
Autor:
Bezerra, Clauber Gomes
Publikováno v:
Repositório Institucional da UFRN
Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)
instacron:UFRN
Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)
instacron:UFRN
Nesta tese apresentamos uma nova abordagem para realizar o agrupamento e a classificação de um conjunto de dados de forma não supervisionada. A abordagem proposta utiliza os conceitos de tipicidade e excentricidade usados pelo algoritmo TEDA na de
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______3056::b5ebbc5d75ee2c4d97bb467357917bce
https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/24360
https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/24360