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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
27-Mar-2023AI4CITY - An automated machine learning platform for smart citiesPereira, Pedro José; Gonçalves, Carlos; Nunes, Lara Lopes; Cortez, Paulo; Pilastri, AndréArtigo 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
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 scalable and automated machine learning framework to support risk managementFerreira, Luís; Pilastri, André Luiz; Martins, Carlos; Santos, Pedro; 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
19-Mai-2022Deep autoencoders for acoustic anomaly detection: experiments with working machine and in-vehicle audioCoelho, Gabriel; Matos, Luis Miguel; Pereira, Pedro Jose; Ferreira, Andre; Pilastri, André Luiz; Cortez, PauloArtigoAcesso aberto
1-Nov-2022RanCoord — A random geographic coordinates generator for transport and logistics research and development activities[Formula presented]Carvalho, Hugo Silva; Pilastri, André; Novais, Rui; Cortez, PauloArtigoAcesso 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
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