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DataTítuloAutor(es)TipoAcesso
1-Jan-2022An empirical study on anomaly detection algorithms for extremely imbalanced datasetsFontes, Gonçalo; Matos, Luís Miguel; Matta, Arthur, et al.Artigo em ata de conferênciaAcesso aberto
7-Dez-2021An intelligent decision support system for mobile performance marketingMatos, Luís MiguelTese de doutoramentoAcesso aberto
2022An intelligent decision support system for road freight transportCarvalho, Hugo Silva; Pilastri, André Luiz; Matta, Arthur, et al.Artigo em ata de conferênciaAcesso aberto
2021Analysis of the interfacial debonding behaviour of NSM CFRP laminates with cement-based adhesive using Digital Image Correlation techniqueMohammadifirouz, Reza; Matos, L. M. P.; Pereira, E. N. B., et al.Capítulo de livroAcesso aberto
1-Ago-2022Categorical Attribute traNsformation Environment (CANE): A python module for categorical to numeric data preprocessing[Formula presented]Matos, Luís Miguel; Azevedo, João; Matta, Arthur, et al.ArtigoAcesso aberto
2019A Categorical Clustering of Publishers for Mobile Performance MarketingSilva, Susana; Cortez, Paulo; Mendes, Rui, et al.Artigo em ata de conferênciaAcesso aberto
Set-2021A comparison of anomaly detection methods for industrial screw tighteningRibeiro, Diogo Aires Gonçalves; Matos, Luís Miguel; Cortez, Paulo, et al.Artigo em ata de conferênciaAcesso aberto
Set-2018A comparison of data-driven approaches for mobile marketing user conversion predictionMatos, Luis Miguel; Cortez, Paulo; Mendes, Rui, et al.Artigo em ata de conferênciaAcesso aberto
2021A comparison of machine learning approaches for predicting in-car display production qualityMatos, Luís Miguel; Domingues, André; Moreira, Guilherme, et al.Artigo em ata de conferênciaAcesso aberto
19-Mai-2022Deep autoencoders for acoustic anomaly detection: experiments with working machine and in-vehicle audioCoelho, Gabriel; Matos, Luis Miguel; Pereira, Pedro Jose, et al.ArtigoAcesso aberto
1-Jan-2022A Deep Learning approach to prevent problematic movements of industrial workers based on inertial sensorsFernandes, Cristiana; Matos, Luís Miguel; Folgado, Duarte, et al.Artigo em ata de conferênciaAcesso aberto
2017Forecasting store foot traffic using facial recognition, time series and support vector machinesCortez, Paulo; Matos, Luis Miguel Rocha; Pereira, Pedro José, et al.Artigo em ata de conferênciaAcesso aberto
8-Abr-2022Isolation forests and deep autoencoders for industrial screw tightening anomaly detectionRibeiro, Diogo; Matos, Luís Miguel; Moreira, Guilherme, et al.ArtigoAcesso aberto
1-Jan-2022A machine learning approach for spare parts lifetime estimationMacedo, Luísa; Matos, Luís Miguel; Cortez, Paulo, et al.Artigo em ata de conferênciaAcesso aberto
2023Machine learning for predicting production disruptions in the wood-based panels industry: a demonstration caseAfonso, Cláudia; Matta, Arthur; Matos, Luís Miguel, et al.Artigo em ata de conferênciaAcesso aberto
2022Predicting yarn breaks in textile fabrics: a machine learning approachAzevedo, João; Ribeiro, Rui; Matos, Luís Miguel, et al.Artigo em ata de conferênciaAcesso aberto
Set-2023RTSIMU: Real-Time Simulation tool for IMU sensors [Formula presented]Dias, Paula; Matta, Arthur; Pilastri, André, et al.ArtigoAcesso aberto
1-Jan-2022A sequence to sequence long short-term memory network for footwear sales forecastingSantos, Luís; Matos, Luís Miguel; Ferreira, Luís, et al.Artigo em ata de conferênciaAcesso aberto
2019Using deep learning for mobile marketing user conversion predictionMatos, Luís Miguel; Cortez, Paulo; Mendes, Rui, et al.Artigo em ata de conferênciaAcesso restrito UMinho
2019Using deep learning for ordinal classification of mobile marketing user conversionMatos, Luís Miguel; Cortez, Paulo; Mendes, Rui, et al.Artigo em ata de conferênciaAcesso aberto
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