Công thức tích phân. Xem thêm luyện thi đại học môn toán 2015 dưới đây:
http://tuyensinh247.com/hoc-truc-tuyen-mon-toan-c47.html?gclid=CNG93O-NwMQCFUEDvAodIp8AZQ
O documento apresenta breves biografias de 6 mulheres que atuam na área de tecnologia da informação: Márcia Carioni, Camila Achutti, Adriana da Costa, Andressa Martins, Cissa Gatto e Bárbara Castro. As biografias destacam suas formações acadêmicas, experiências profissionais e projetos relacionados à inclusão digital e empoderamento de mulheres na tecnologia.
Este documento apresenta uma introdução à aplicação da inteligência artificial e aprendizado de máquina na medicina. Ele discute tópicos como diagnóstico médico, assistência cirúrgica e gestão de saúde, além de aplicações como descoberta de medicamentos, ferramentas da Amazon para armazenamento e análise de dados médicos, e questões éticas relacionadas ao uso de IA na saúde. O documento também apresenta as credenciais e pesquisas da autora na área.
Além do Aprendizado Local e Global: Particionando o espaço de classes em prob...Elaine Cecília Gatto
1. O documento descreve a metodologia proposta para classificação multirrótulo chamada Partições Híbridas para Classificação Multirrótulo (HPML), que utiliza particionamentos compostos por grupos de rótulos correlacionados.
2. A metodologia HPML é composta por várias variantes (HPML.A, HPML.B, etc) que diferem na forma de modelar as correlações entre rótulos e particioná-los.
3. Uma série de experimentos é realizada utilizando diversos conjuntos de dados reais
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O documento apresenta breves biografias de 6 mulheres que atuam na área de tecnologia da informação: Márcia Carioni, Camila Achutti, Adriana da Costa, Andressa Martins, Cissa Gatto e Bárbara Castro. As biografias destacam suas formações acadêmicas, experiências profissionais e projetos relacionados à inclusão digital e empoderamento de mulheres na tecnologia.
Este documento apresenta uma introdução à aplicação da inteligência artificial e aprendizado de máquina na medicina. Ele discute tópicos como diagnóstico médico, assistência cirúrgica e gestão de saúde, além de aplicações como descoberta de medicamentos, ferramentas da Amazon para armazenamento e análise de dados médicos, e questões éticas relacionadas ao uso de IA na saúde. O documento também apresenta as credenciais e pesquisas da autora na área.
Além do Aprendizado Local e Global: Particionando o espaço de classes em prob...Elaine Cecília Gatto
1. O documento descreve a metodologia proposta para classificação multirrótulo chamada Partições Híbridas para Classificação Multirrótulo (HPML), que utiliza particionamentos compostos por grupos de rótulos correlacionados.
2. A metodologia HPML é composta por várias variantes (HPML.A, HPML.B, etc) que diferem na forma de modelar as correlações entre rótulos e particioná-los.
3. Uma série de experimentos é realizada utilizando diversos conjuntos de dados reais
O documento descreve um método em 4 passos para explorar correlações entre rótulos e particionar o espaço de rótulos na classificação multirrótulo: 1) modelar correlações entre os rótulos, 2) agrupar correlações e gerar partições híbridas, 3) validar partições híbridas e escolher a melhor, 4) teste.
O documento apresenta a autora Elaine Cecília Gatto, sua formação acadêmica em engenharia de computação e ciência da computação, experiência profissional como professora e pesquisadora. A autora discute como pesquisas científicas em aprendizado de máquina, como random forest e KNN, impactam bibliotecas e pacotes de código aberto amplamente utilizados.
O documento discute a falta de representação feminina na ciência, tecnologia, engenharia e matemática e as soluções para empoderar as mulheres nestas áreas. Apresenta estatísticas sobre as dificuldades enfrentadas por mulheres em construir carreiras nestas áreas e a diferença salarial. Discute iniciativas para direcionar meninas para estas áreas desde a infância e criar um ambiente mais acolhedor e igualitário.
Explorando correlações entre rótulos para o particionamento do espaço de rótu...Elaine Cecília Gatto
Este documento apresenta uma proposta para explorar correlações entre rótulos em problemas de classificação multirrótulo com o objetivo de gerar partições híbridas do espaço de rótulos que otimizem o desempenho dos classificadores. A proposta envolve modelar correlações entre rótulos usando métodos como Apriori ou medidas de similaridade e, em seguida, particionar os rótulos com base nas correlações usando agrupamento hierárquico para gerar partições híbridas entre as tradicionais partições globais e locais
Community Detection for Multi-Label Classification - Seminários UFSCarElaine Cecília Gatto
1) O documento apresenta um método híbrido para classificação multirrótulo que combina abordagens globais e locais;
2) O método gera múltiplas partições híbridas dos dados usando técnicas de detecção de comunidades em grafos;
3) Os resultados experimentais mostraram que as partições híbridas tiveram desempenho competitivo ou superior em comparação com abordagens globais e locais convencionais.
O documento apresenta uma palestra sobre classificação multirrótulo, discutindo os tipos de classificação, desafios da classificação multirrótulo e abordagens tradicionais como global e local. A palestra também introduz o método de Partições Híbridas para Classificação Multirrótulo (HPML), que busca encontrar múltiplas partições nos dados que melhorem o desempenho do classificador em relação às abordagens tradicionais.
EXPLORANDO CORRELAÇÕES PARA O PARTICIONAMENTO DO ESPAÇO DE RÓTULOS EM PROBLEM...Elaine Cecília Gatto
1. O documento descreve uma estratégia para particionar o espaço de rótulos em problemas de classificação multirrótulo explorando correlações entre os rótulos.
2. A estratégia gera várias partições denominadas "híbridas" que consideram grupos de rótulos correlacionados, entre as tradicionais partições globais e locais.
3. Uma dessas partições híbridas é escolhida e testada, sendo comparada com as partições globais e locais, esperando-se que melhore
The document presents a proposal for using community detection methods to generate hybrid partitions for multi-label classification. It introduces the limitations of global and local multi-label approaches and proposes a hybrid approach called HPML. HPML uses community detection on label co-occurrence graphs to identify correlated groups of labels and generate partitions for classification. Experiments applying HPML to 20 datasets show its partitions perform competitively with local and better than global partitions on average, demonstrating the value of exploring label correlations through community detection for multi-label classification. However, room for improvement remains as classifiers still struggle with some datasets, suggesting further research is needed on multi-label methods and evaluation.
Mulheres na Campus Party assumir o feminismo ou não – Blogueiras Feministas.pdfElaine Cecília Gatto
1) A autora descreve sua experiência participando da Campus Party Brasil e as preocupações iniciais com o machismo e comentários inadequados que poderia enfrentar como uma das poucas mulheres no evento.
2) No entanto, o evento foi melhor do que o esperado, com boa representação feminina entre os palestrantes. Ela também conheceu a comunidade Lulus, um grupo de apoio para mulheres.
3) A autora ficou impressionada com o grupo Garotas Geeks, que desafia estereótipos sobre mulheres e tecnologia de forma divertida
O documento discute a discriminação de gênero no mercado de TI e ambientes online, com mulheres reclamando da falta de respeito. Também aborda a retirada de licenças Creative Commons do site da Ministério da Cultura e as altas temperaturas na Campus Party.
Explorando Correlações entre Rótulos usando Métodos de Detecção de Comu...Elaine Cecília Gatto
O documento apresenta uma abordagem para classificação multirrótulo que explora correlações entre rótulos usando métodos de detecção de comunidade. A abordagem propõe gerar partições híbridas globais e locais dos rótulos usando esses métodos e avalia seu desempenho em comparação com partições convencionais. Os resultados indicam que as partições híbridas obtiveram desempenho melhor ou competitivo em diversos conjuntos de dados.
EXPLORANDO CORRELAÇÕES PARA O PARTICIONAMENTO DO ESPAÇO DE RÓTULOS EM PROBLEM...Elaine Cecília Gatto
1. O documento descreve uma estratégia para particionar o espaço de rótulos em problemas de classificação multirrótulo explorando correlações entre os rótulos. A estratégia gera partições híbridas entre as tradicionais partições globais e locais.
2. A estratégia inicia modelando as correlações entre os rótulos e então realiza o particionamento do espaço de rótulos para encontrar várias partições híbridas. Uma dessas partições é escolhida para teste e é comparada com as
O documento descreve o desdobramento e escalonamento de um loop MIPS de 4 instruções para melhorar o seu desempenho no pipeline. Inicialmente, o loop é desdobrado em 4 cópias, renomeando os registradores em cada cópia. Em seguida, as instruções são reordenadas para remover dependências e evitar bolhas no pipeline. O código desdobrado e escalonado consegue executar em menos ciclos de clock do que o código original não otimizado.
Este documento fornece um resumo de instruções e arquitetura MIPS de 32 bits. Ele inclui:
1) Os tipos de instruções MIPS e seus campos;
2) Os registradores e seus usos;
3) Os principais modos de endereçamento e instruções;
4) Exemplos passo-a-passo de conversão entre linguagem de alto nível e assembly.
O documento resume as principais instruções de desvio incondicional e condicional do MIPS. Inclui instruções de chamada de procedimento, comparação de registradores e desvios baseados em condições do registrador de ponto flutuante.
Como descobrir e classificar coisas usando machine learning sem compilcaçãoElaine Cecília Gatto
O documento discute diferentes tipos de classificação de dados usando aprendizado de máquina, incluindo classificação binária, multiclasse, multirrótulo e hierárquica multirrótulo. Ele fornece definições de classificação de dados e exemplos de como esses métodos podem ser aplicados para analisar sentimentos, detectar spam e diagnosticar doenças.
