Data | Título | Autor(es) | Tipo | Acesso |
27-Mar-2023 | AI4CITY - An automated machine learning platform for smart cities | Pereira, Pedro José; Gonçalves, Carlos; Nunes, Lara Lopes, et al. | Artigo em ata de conferência | Acesso aberto |
1-Jan-2022 | An empirical study on anomaly detection algorithms for extremely imbalanced datasets | Fontes, Gonçalo; Matos, Luís Miguel; Matta, Arthur, et al. | Artigo em ata de conferência | Acesso aberto |
2022 | An intelligent decision support system for road freight transport | Carvalho, Hugo Silva; Pilastri, André Luiz; Matta, Arthur, et al. | Artigo em ata de conferência | Acesso aberto |
1-Ago-2022 | Categorical Attribute traNsformation Environment (CANE): A python module for categorical to numeric data preprocessing[Formula presented] | Matos, Luís Miguel; Azevedo, João; Matta, Arthur, et al. | Artigo | Acesso aberto |
Set-2021 | A comparison of anomaly detection methods for industrial screw tightening | Ribeiro, Diogo Aires Gonçalves; Matos, Luís Miguel; Cortez, Paulo, et al. | Artigo em ata de conferência | Acesso aberto |
Jul-2021 | A Comparison of AutoML Tools for Machine Learning, Deep Learning and XGBoost | Ferreira, Luís; Pilastri, André Luiz; Martins, Carlos Manuel, et al. | Artigo em ata de conferência | Acesso aberto |
2021 | A comparison of machine learning approaches for predicting in-car display production quality | Matos, Luís Miguel; Domingues, André; Moreira, Guilherme, et al. | Artigo em ata de conferência | Acesso aberto |
Set-2021 | A comparison of machine learning methods for extremely unbalanced industrial quality data | Pereira, Pedro José; Pereira, Adriana; Cortez, Paulo, et al. | Artigo em ata de conferência | Acesso aberto |
19-Mai-2022 | Deep autoencoders for acoustic anomaly detection: experiments with working machine and in-vehicle audio | Coelho, Gabriel; Matos, Luis Miguel; Pereira, Pedro Jose, et al. | Artigo | Acesso aberto |
25-Abr-2022 | A federated machine learning approach to detect international revenue share fraud on the 5G edge | Ferreira, Luís; Silva, Leopoldo; Pinho, Diana, et al. | Artigo em ata de conferência | Acesso restrito UMinho |
8-Abr-2022 | Isolation forests and deep autoencoders for industrial screw tightening anomaly detection | Ribeiro, Diogo; Matos, Luís Miguel; Moreira, Guilherme, et al. | Artigo | Acesso aberto |
1-Jan-2022 | A machine learning approach for spare parts lifetime estimation | Macedo, Luísa; Matos, Luís Miguel; Cortez, Paulo, et al. | Artigo em ata de conferência | Acesso aberto |
2023 | Machine learning for predicting production disruptions in the wood-based panels industry: a demonstration case | Afonso, Cláudia; Matta, Arthur; Matos, Luís Miguel, et al. | Artigo em ata de conferência | Acesso aberto |
2022 | Predicting yarn breaks in textile fabrics: a machine learning approach | Azevedo, João; Ribeiro, Rui; Matos, Luís Miguel, et al. | Artigo em ata de conferência | Acesso aberto |
2022 | Production time prediction for contract manufacturing industries using automated machine learning | Sousa, Afonso; Ferreira, Luís; Ribeiro, Rui, et al. | Artigo em ata de conferência | Acesso aberto |
1-Nov-2022 | RanCoord — A random geographic coordinates generator for transport and logistics research and development activities[Formula presented] | Carvalho, Hugo Silva; Pilastri, André; Novais, Rui, et al. | Artigo | Acesso aberto |
Set-2023 | RTSIMU: Real-Time Simulation tool for IMU sensors [Formula presented] | Dias, Paula; Matta, Arthur; Pilastri, André, et al. | Artigo | Acesso aberto |
2021 | A scalable and automated machine learning framework to support risk management | Ferreira, Luís; Pilastri, André Luiz; Martins, Carlos, et al. | Artigo em ata de conferência | Acesso aberto |
Set-2021 | Using deep autoencoders for in-vehicle audio anomaly detection | Pereira, Pedro José; Coelho, Gabriel José Dias; Ribeiro, Alexandrine, et al. | Artigo em ata de conferência | Acesso aberto |
1-Dez-2022 | Using supervised and one-class automated machine learning for predictive maintenance | Ferreira, Luís; Pilastri, André; Romano, Filipe, et al. | Artigo | Acesso aberto |