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3 referências encontradas buscando em 17 dentre 17 Arquivos.
Data e hora local de busca: 20/04/2024 09:16.
1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/3TNMP5B
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2019/07.29.10.36   (acesso restrito)
Última Atualização2019:11.18.12.51.11 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2019/07.29.10.36.55
Última Atualização dos Metadados2020:01.06.11.42.17 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
DOI10.1007/978-3-030-24289-3_5
ISBN978-303024288-6
ISSN03029743
Chave de CitaçãoLorenaQuilLore:2019:ImPeIn
TítuloImproving the performance of an integer linear programming community detection algorithm through clique filtering
Ano2019
Data de Acesso20 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho1045 KiB
2. Contextualização
Autor1 Lorena, Luiz Henrique Nogueira
2 Quiles, Marcos Gonçalves
3 Lorena, Luiz Antonio Nogueira
Identificador de Curriculo1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JHMQ
Grupo1
2
3 LABAC-COCTE-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP)
2 Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 luiz.lorena@hotmail.com
2 quiles@unifesp.br
EditorMisra, S.
Stankova, E.
Korkhov, V.
Torre, C.
Tarantino, E.
Rocha, A. M. A. C.
Taniar, D.
Gervasi, O.
Apduhan, B. O.
Murgante, B.
Nome do EventoInternational Conference on Computational Science and Its Applications, 19 (ICCSA)
Localização do EventoSaint Petersburg, Russia
Data01-04 July
Editora (Publisher)Springer Verlag
Páginas757-769
Título do LivroProceedings
Histórico (UTC)2019-07-29 10:36:55 :: simone -> administrator ::
2019-07-30 20:49:13 :: administrator -> simone :: 2019
2019-11-18 12:51:11 :: simone -> administrator :: 2019
2020-01-06 11:42:17 :: administrator -> simone :: 2019
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveCommunity detection
Integer linear programming
Preprocessing technique
ResumoDifferent fields of science use network representation as a framework to model their systems. The analysis of network structure can give us essential information about the system. However, the size of such a network can limit the applicability of some fundamental techniques like mathematical programming. Thus, here we propose a novel network size reduction technique based on a clique filtering approach. Our goal is twofold: (1) reduce the network size and speed up the community detection process, and (2) preserve the modularity of the original partition in the context of the exact model. Conducted experiments show the feasibility and correctness of the proposed technique.
ÁreaCOMP
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > Improving the performance...
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Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 29/07/2019 07:36 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvolorena_improving.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.54.04 7
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination e-mailaddress edition format label lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid organization parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisheraddress rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype type url volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/3TLEHJH
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2019/07.15.11.58
Última Atualização2019:10.24.11.19.06 (UTC) simone
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2019/07.15.11.58.34
Última Atualização dos Metadados2020:01.06.11.42.16 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
ISBN978-172811985-4
Chave de CitaçãoLorenaQuiLorCarCes:2019:NeInLi
TítuloQualitative data clustering: a new Integer Linear Programming model
Ano2019
Data de Acesso20 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho443 KiB
2. Contextualização
Autor1 Lorena, Luiz Henrique Nogueira
2 Quiles, Marcos Gonçalves
3 Lorena, Luiz Antonio Nogueira
4 Carvalho, André C. P. L. F. de
5 Cespedes, Juliana Garcia
Identificador de Curriculo1
2
3 8JMKD3MGP5W/3C9JHMQ
Grupo1
2
3 LABAC-COCTE-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP)
2 Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
4 Universidade de São Paulo (USP)
5 Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP)
Endereço de e-Mail do Autor1 luiz-lorena@hotmail.com
2 quiles@unifesp.br
3 luiz.lorena.@inpe.br
4 andre@icmc.usp.br
5 jcespedes@unifesp.br
Nome do EventoThe International Joint Conference on Neural Networks
Localização do EventoBudapest, Hungary
Data14-19 July
Editora (Publisher)IEEE
Histórico (UTC)2019-07-15 11:58:46 :: simone -> administrator :: 2019
2019-07-15 20:53:01 :: administrator -> simone :: 2019
2019-10-24 11:19:07 :: simone -> administrator :: 2019
2020-01-06 11:42:16 :: administrator -> simone :: 2019
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
ResumoQualitative data clustering is a fundamental data analysis task, with applications in many areas, like medicine, sociology, and economics. An appealing way to deal with this task is via Integer Linear Programming, as it avoids inappropriate inferences by the final user. This approach has two main advantages: the data are directly used, without the need of being converted to quantitative values, and the optimal number of clusters is automatically obtained by solving the optimization problem. However, it might create large and redundant models, which can limit the size of the problems it can be applied. Recently, models that are more compact and able to avoid some redundancy have been proposed in the literature. These models consume less memory and are faster to obtain the optimal solution set. In this study, a new model is introduced and compared with the state-of-the-art alternatives using datasets from different application domains. Empirical results show that the new model outperforms its predecessors, achieving the optimal solution set with lower computational time and memory consumption.
ÁreaCOMP
ArranjoFonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > Qualitative data clustering:...
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agreement.html 15/07/2019 08:58 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/3TLEHJH
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/3TLEHJH
Idiomaen
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.54.04 5
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist booktitle callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor format issn keywords label lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisheraddress readpermission rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject targetfile tertiarymark tertiarytype type url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 

1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitemtc-m21c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34R/3UCAC5S
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21c/2019/11.08.09.49
Última Atualização2019:11.08.09.49.31 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21c/2019/11.08.09.49.31
Última Atualização dos Metadados2020:01.06.11.42.23 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
DOI10.1109/ESEM.2019.8870163
ISBN978-172812968-6
ISSN19493770
Chave de CitaçãoNazárioGuerBoniPint:2019:InRe
TítuloDetecting and reporting object-relational mapping problems: an industrial report
Ano2019
Data de Acesso20 abr. 2024
Tipo SecundárioPRE CI
Número de Arquivos1
Tamanho87 KiB
2. Contextualização
Autor1 Nazário, Marcos Felipe Carvalho
2 Guerra, Eduardo Martins
3 Bonifácio, Rodrigo
4 Pinto, Gustavo
Grupo1
2 LABAC-COCTE-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Universidade Federal do Pará (UFPA)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
3 Universidade de Brasília (UnB)
4 Universidade Federal do Pará (UFPA)
Endereço de e-Mail do Autor1 marcosnazario@iec.gov.br
2 eduardo.guerra@inpe.br
3 rbonifacio@unb.br
4 gpinto@ufpa.br
Nome do EventoInternational Symposium on Empirical Software Engineering and Measurement, 13
Localização do EventoPorto de Galinhas, PE
Data19-20 Sept.
Editora (Publisher)IEEE Computer Society
Histórico (UTC)2019-11-08 09:50:07 :: simone -> administrator :: 2019
2020-01-06 11:42:23 :: administrator -> simone :: 2019
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
ResumoBackground: Object-Relational Mapping (ORM) frameworks are regarded as key tools in the software engineer arsenal. However, developers often face ORM problems, and the solution to these problems are not always clear. To mitigate these problems, we created a framework that detects and reports a family of ORM problems. Aims: The aim of this work is to assess how practitioners perceive our framework, the problems, they face, and the eventual points for improvements. Method: We first report an observational study in which we curated 12 ORMrelated problems, which are implemented in our framework. We then conducted a developer experience (DX) study with 13 developers (10 well-experienced and 3 students) to assess their experience with our framework to implement six ORMrelated tasks. Results: All participants agreed that our framework helped them to finish the programming tasks. The participants perceived that our framework eases the ORM modeling, has precise error messages, and employs ORM best practices. As a shortcoming, however, one participant mentioned that some custom annotations are not very intuitive. Conclusions: Our findings indicate that developers are willing to use frameworks that catch ORM problems, which create opportunities for new research and tools.
ÁreaCOMP
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > LABAC > Detecting and reporting...
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 08/11/2019 06:49 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/3UCAC5S
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34R/3UCAC5S
Idiomaen
Grupo de Usuáriosself-uploading-INPE-MCTI-GOV-BR
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
VinculaçãoTrabalho não Vinculado à Tese/Dissertação
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3ESGTTP
Acervo Hospedeirourlib.net/www/2017/11.22.19.04
6. Notas
Campos Vaziosarchivingpolicy archivist booktitle callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination e-mailaddress edition editor format keywords label lineage mark mirrorrepository nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisheraddress readergroup readpermission resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject targetfile tertiarytype type url versiontype volume
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar