Zobrazeno 1 - 10
of 199
pro vyhledávání: '"Madeira, Sara C."'
Collaborative Filtering (CF), the most common approach to build Recommender Systems, became pervasive in our daily lives as consumers of products and services. However, challenges limit the effectiveness of Collaborative Filtering approaches when dea
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2211.08366
Autor:
Tavazzi, Erica, Longato, Enrico, Vettoretti, Martina, Aidos, Helena, Trescato, Isotta, Roversi, Chiara, Martins, Andreia S., Castanho, Eduardo N., Branco, Ruben, Soares, Diogo F., Guazzo, Alessandro, Birolo, Giovanni, Pala, Daniele, Bosoni, Pietro, Chiò, Adriano, Manera, Umberto, de Carvalho, Mamede, Miranda, Bruno, Gromicho, Marta, Alves, Inês, Bellazzi, Riccardo, Dagliati, Arianna, Fariselli, Piero, Madeira, Sara C., Di Camillo, Barbara
Publikováno v:
In Artificial Intelligence In Medicine August 2023 142
Autor:
Pereira, Telma, Pires, Sofia, Gromicho, Marta, Pinto, Susana, de Carvalho, Mamede, Madeira, Sara C.
Publikováno v:
KDD 2019 Workshop on Applied Data Science for Healthcare
Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS) is a neurodegenerative disease characterized by a rapid motor decline, leading to respiratory failure and subsequently to death. In this context, researchers have sought for models to automatically predict disease
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1907.13070
Publikováno v:
In Applied Energy 15 February 2023 332
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Pereira, Telma, Cardoso, Sandra, Silva, Dina, Guerreiro, Manuela, de Mendonça, Alexandre, Madeira, Sara C.
Most machine learning classifiers give predictions for new examples accurately, yet without indicating how trustworthy predictions are. In the medical domain, this hampers their integration in decision support systems, which could be useful in the cl
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1807.01619
Publikováno v:
In Journal of Biomedical Informatics October 2022 134
Publikováno v:
In Pattern Recognition July 2022 127