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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
2023Predicting multiple domain queue waiting time via machine learningLoureiro, Carolina; Pereira, Pedro José; Cortez, Paulo; Guimarães, Pedro; Moreira, Carlos; Pinho, AndréArtigo 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
Jun-2021An automated machine learning approach for predicting chemical laboratory material consumptionSilva, António João; Cortez, PauloArtigo 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
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
2021An intelligent decision support system for production planning in garments industryRibeiro, Rui; Pilastri, André; Carvalho, Hugo; Matta, Arthur; Pereira, Pedro José; Rocha, Pedro; Alves, Marcelo; Cortez, PauloArtigo em ata de conferênciaAcesso aberto
2020An automated and distributed machine learning framework for telecommunications risk managementFerreira, Luís; Pilastri, André; Martins, Carlos; Santos, Pedro; Cortez, PauloArtigo em ata de conferênciaAcesso aberto
2020Chemical laboratories 4.0: A two-stage machine learning system for predicting the arrival of samplesSilva, António João; Cortez, Paulo; Pilastri, AndréArtigo em ata de conferênciaAcesso aberto
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