João Manuel Portela da Gama


AuthID: R-000-75X

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171
TÍTULO: Improving Prediction with Causal Probabilistic Variables
AUTORES: Nogueira, AR ; Gama, J ; Ferreira, CA ;
PUBLICAÇÃO: 2020, FONTE: 18th International Symposium on Intelligent Data Analysis (IDA) in ADVANCES IN INTELLIGENT DATA ANALYSIS XVIII, IDA 2020, VOLUME: 12080
INDEXADO EM: Scopus WOS DBLP CrossRef: 4
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172
TÍTULO: Interconnect bypass fraud detection: a case study  Full Text
AUTORES: Veloso, B ; Tabassum, S ; Martins, C; Espanha, R; Azevedo, R; Gama, J ;
PUBLICAÇÃO: 2020, FONTE: ANNALS OF TELECOMMUNICATIONS, VOLUME: 75, NÚMERO: 9-10
INDEXADO EM: Scopus WOS DBLP CrossRef: 7
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173
TÍTULO: IoT data stream analytics  Full Text
AUTORES: Bifet, A; Gama, J ;
PUBLICAÇÃO: 2020, FONTE: ANNALS OF TELECOMMUNICATIONS, VOLUME: 75, NÚMERO: 9-10
INDEXADO EM: Scopus WOS DBLP CrossRef: 10
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174
TÍTULO: IoT Streams for Data-Driven Predictive Maintenance and IoT, Edge, and Mobile for Embedded Machine Learning - Second International Workshop, IoT Streams 2020, and First International Workshop, ITEM 2020, Co-located with ECML/PKDD 2020, Ghent, Belgium, September 14-18, 2020, Revised Selected Papers
AUTORES: João Gama ; Sepideh Pashami; Albert Bifet; Moamar Sayed Mouchaweh; Holger Fröning; Franz Pernkopf; Gregor Schiele; Michaela Blott;
PUBLICAÇÃO: 2020, FONTE: IoT Streams/ITEM@PKDD/ECML, VOLUME: 1325
INDEXADO EM: DBLP
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175
TÍTULO: Mining Human Mobility Data to Discover Locations and Habits
AUTORES: Andrade, T ; Cancela, B ; Gama, J ;
PUBLICAÇÃO: 2020, FONTE: European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD) in MACHINE LEARNING AND KNOWLEDGE DISCOVERY IN DATABASES, ECML PKDD 2019, PT II, VOLUME: 1168
INDEXADO EM: Scopus WOS DBLP CrossRef: 8
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176
TÍTULO: NORMO: A new method for estimating the number of components in CP tensor decomposition  Full Text
AUTORES: Fernandes, S ; Fanaee T, H; Gama, J ;
PUBLICAÇÃO: 2020, FONTE: ENGINEERING APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE, VOLUME: 96
INDEXADO EM: Scopus WOS DBLP CrossRef: 13
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177
TÍTULO: Objective Graphical Clustering of Spatiotemporal Gait Pattern in Patients with Parkinsonism  Full Text
AUTORES: Ferreira, Flora ; Gago, M; Mollaei, N; Bicho, E ; Sousa, N ; Gama, J ; Ferreira, C ;
PUBLICAÇÃO: 2020, FONTE: International Conference on Numerical Analysis and Applied Mathematics (ICNAAM) in INTERNATIONAL CONFERENCE ON NUMERICAL ANALYSIS AND APPLIED MATHEMATICS ICNAAM 2019, VOLUME: 2293
INDEXADO EM: Scopus WOS CrossRef Handle
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178
TÍTULO: On fast and scalable recurring link's prediction in evolving multi-graph streams
AUTORES: Tabassum, S ; Veloso, B ; Gama, J ;
PUBLICAÇÃO: 2020, FONTE: NETWORK SCIENCE, VOLUME: 8, NÚMERO: S1
INDEXADO EM: Scopus WOS DBLP CrossRef: 2
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179
TÍTULO: Optimizing Waste Collection: A Data Mining Approach
AUTORES: Londres, G; Filipe, N; Gama, J ;
PUBLICAÇÃO: 2020, FONTE: European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD) in MACHINE LEARNING AND KNOWLEDGE DISCOVERY IN DATABASES, ECML PKDD 2019, PT I, VOLUME: 1167
INDEXADO EM: Scopus WOS DBLP CrossRef: 2
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