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DataTítuloAutor(es)TipoAcesso
25-Abr-2022A federated machine learning approach to detect international revenue share fraud on the 5G edgeFerreira, Luís; Silva, Leopoldo; Pinho, Diana; Morais, Francisco; Martins, Carlos Manuel; Pires, Pedro Miguel; Fidalgo, Pedro; Rodrigues, Helena; Cortez, Paulo; Pilastri, AndréArtigo em ata de conferênciaAcesso restrito UMinho
Set-2021A comparison of anomaly detection methods for industrial screw tighteningRibeiro, Diogo Aires Gonçalves; Matos, Luís Miguel; Cortez, Paulo; Moreira, Guilherme; Pilastri, André LuizArtigo em ata de conferênciaAcesso aberto
Set-2021Using deep autoencoders for in-vehicle audio anomaly detectionPereira, Pedro José; Coelho, Gabriel José Dias; Ribeiro, Alexandrine; Matos, Luís Miguel Rocha; Nunes, Eduardo Carvalho; Ferreira, André; Pilastri, André Luiz; Cortez, PauloArtigo em ata de conferênciaAcesso aberto
2021A comparison of machine learning approaches for predicting in-car display production qualityMatos, Luís Miguel; Domingues, André; Moreira, Guilherme; Cortez, Paulo; Pilastri, André LuizArtigo em ata de conferênciaAcesso aberto
1-Jan-2022An empirical study on anomaly detection algorithms for extremely imbalanced datasetsFontes, Gonçalo; Matos, Luís Miguel; Matta, Arthur; Pilastri, André Luiz; Cortez, PauloArtigo em ata de conferênciaAcesso aberto
2022Predicting yarn breaks in textile fabrics: a machine learning approachAzevedo, João; Ribeiro, Rui; Matos, Luís Miguel; Sousa, Rui; Silva, João Paulo; Pilastri, André; Cortez, PauloArtigo em ata de conferênciaAcesso aberto
2022Production time prediction for contract manufacturing industries using automated machine learningSousa, Afonso; Ferreira, Luís; Ribeiro, Rui; Xavier, João; Pilastri, André; Cortez, PauloArtigo em ata de conferênciaAcesso aberto
Set-2021A comparison of machine learning methods for extremely unbalanced industrial quality dataPereira, Pedro José; Pereira, Adriana; Cortez, Paulo; Pilastri, André LuizArtigo em ata de conferênciaAcesso aberto
Jul-2021A Comparison of AutoML Tools for Machine Learning, Deep Learning and XGBoostFerreira, Luís; Pilastri, André Luiz; Martins, Carlos Manuel; Pires, Pedro Miguel; Cortez, PauloArtigo em ata de conferênciaAcesso aberto
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