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Aprendizado de máquina simbólico e técnicas fractais para caracterizar rejeição em biópsia miocárdica

This work combines symbolic machine learning and multiscale fractal techniques to generate models that characterize cellular rejection in myocardial biopsies and that can base a diagnosis support system. The models express the knowledge by the features threshold, fractal dimension, lacunarity, number of clusters, spatial percolation and percolation probability, all obtained with myocardial biopsies processing. Models were evaluated and the most significant was the one generated by the C4.5 algorithm for the features spatial percolation and number of clusters. The result is relevant and contributes to the specialized literature since it determines a standard diagnosis protocol. © 2013 Springer.

Acceso al poder y participación en la toma de decisiones en América Latina y el Caribe: políticas de equidad de género hacia el año 2000 = Access to power and participation in decision-making in Latin America and the Caribbean: policies for gender equity looking to the year 2000

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Poder, Estado y socialismo en la Bolivia contemporánea

Conferencia magistral dictada el 24 de junio de 2010

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Poder, ruptura e lutas autônomas em Portugal

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Poder e violência: Hannah Arendt e a Nova Esquerda

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