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Arquitetura Adaptável para Execução de Redes Neurais Artificiais em Dispositivos FPGA
Autor: Bruno Neves, Welbert Hime Lino Castro, Milton Roberto Heinen
Publikováno v: Anais Estendidos do Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD).
Dentro do campo de Inteligências Artificiais, as Redes Neurais Artificiais (RNA) recebem destaque pela capacidade de aprender através de processos de treinamento e sua pluralidade de aplicações, que vão desde a classificação de padrões até o
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::ca6a1226361eb55917b5adf09bc014c4
https://doi.org/10.5753/wscad_estendido.2019.8696
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Mineração de dados eleitorais: descoberta de padrões de candidatos a vereador na região da campanha do Rio Grande do Sul
Autor: Érico Marcelo Hoff do Amaral, Roger W. P. da Silva, Alex Camargo, Milton Roberto Heinen, Francisco Pereira
Publikováno v: Revista Brasileira de Computação Aplicada, Vol 8, Iss 1, Pp 64-73 (2016)
Atualmente o Brasil e visto como um pais onde o sistema de votacao e bastante avancado em termos de informatizacao. A cada final de eleicao uma grande quantidade de dados e gerada e, com base em numeros estatisticos, sao efetuados estudos a fim de se
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::c84cbd9829bc780b19aaa22d4f22625c
http://www.upf.br/seer/index.php/rbca/article/view/5395
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Analysis of Student Performance Data from a Computer Architecture and Organization Course
Autor: Luciano Moraes da Luz Brum, Milton Roberto Heinen, Sandro da Silva Camargo
Publikováno v: RENOTE; v. 16, n. 2 (2018): Edição Regular-Dezembro de 2018; 525-534
Some known problems in the literature are the lack of interest and difficulty ofstudents in Computer Architecture and Organization courses. We analyzed the students' performance in tests and semipresential learning activities in three editions of Int
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::fb4cc5331b121a0520bb624f96eaf968
https://doi.org/10.22456/1679-1916.89249
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Recursive Incremental Gaussian Mixture Network For Spatio-Temporal Pattern Processing
Autor: Milton Roberto Heinen, Rafael C. Pinto, Paulo Martins Engel
Publikováno v: Anais do 10. Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional.
This work introduces a novel neural network algorithm for online spatio-temporal pattern processing, called Echo State Incremental Gaussian Mixture Network (ESIGMN). The proposed algorithm is a hybrid of two stateof-the-art algorithms: the Echo State
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::7b26aea975bee6dcb7602499f2ffe301
https://doi.org/10.21528/cbic2011-32.4
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