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Cultura lúdica e televisão: mediações no contexto escolar

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Desenvolvimento de um sistema informatizado de menor custo para aquisição e armazenamento de dados de sensores analógicos e receptor GPS

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Nature-Inspired Framework for Hyperspectral Band Selection

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

A path- and label-cost propagation approach to speedup the training of the optimum-path forest classifier

In general, pattern recognition techniques require a high computational burden for learning the discriminating functions that are responsible to separate samples from distinct classes. As such, there are several studies that make effort to employ machine learning algorithms in the context of big data classification problems. The research on this area ranges from Graphics Processing Units-based implementations to mathematical optimizations, being the main drawback of the former approaches to be dependent on the graphic video card. Here, we propose an architecture-independent optimization approach for the optimum-path forest (OPF) classifier, that is designed using a theoretical formulation that relates the minimum spanning tree with the minimum spanning forest generated by the OPF over the training dataset. The experiments have shown that the approach proposed can be faster than the traditional one in five public datasets, being also as accurate as the original OPF. (C) 2014 Elsevier B. V. All rights reserved.

Contribuição das redes de T.I. para formulação da estratégia e gestão das empresas

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Effect of oxidizing and reducing atmospheres on Ba(Ti0.90 Zr0.10)O3:2V ceramics as characterized by piezoresponse force microscopy

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Consumo de energia em escalonadores de transações em sistemas de memória transacional em software

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Processamento e análise de vídeos utilizando Floresta de Caminhos Ótimos

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