马塞洛·迪亚斯
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2020年–今天
2024 【c7】 马塞洛·迪亚斯 , 卡洛斯·桑托斯 , Marilton S.de Aguiar公司 , 丹尼尔·韦尔弗 , 亚历杭德罗·佩雷拉 , 费尔南多·奥莱 :
DRAT:一种半监督工具,用于自动标注糖尿病视网膜病变引起的病变。 SBSI公司 2024 : 57:1-57:9 2023 [注2] 卡路士·施华 , Marilton S.de Aguiar公司 , 丹尼尔·韦尔弗 , 马塞洛·迪亚斯 , 亚历杭德罗·佩雷拉 , 马塞洛·里贝罗 , 布鲁诺·贝洛尼 :
基于掩码R-CNN X101-FPN预训练结构的眼底病变实例分割新方法。 IEEE接入 11 : 43603-43618 ( 2023 ) 【c6】 亚历杭德罗·佩雷拉 , 卡路士·施华 , Marilton S.de Aguiar公司 , 丹尼尔·韦尔弗 , 马塞洛·迪亚斯 , 马塞洛·里贝罗 , 雷扎·艾哈迈迪 :
通过YOLOR-CSP架构和SAHI算法的图像切片检测视网膜微病变。 国际JCNN 2023 : 1-8 2021 [j1] 卡洛斯·阿贝尔·科尔多瓦·萨恩斯 , 马塞洛·迪亚斯 , 卡林·贝克尔 :
评估DistilBERT新闻表示和扩散拓扑特征的组合,以对假新闻进行分类。 J.信息数据管理。 12 ( 1 ) ( 2021 )
2010 – 2019
2017 【c5】 蒂亚戈·齐尼 , 卡林·贝克尔 , 马塞洛·迪亚斯 :
2017年第六学期INF-UFRGS任务5:监督识别推文和标题中的情绪得分。 SemEval@ACL公司 2017 : 837-841 2016 【c4】 马塞洛·迪亚斯 , 卡林·贝克尔 :
Detecço semi supervisionada de posicionationo em tweets baseada em regras de sentmento半监督组织发布推文。 SBBD公司 2016 : 40-51 【c3】 马塞洛·迪亚斯 , 卡林·贝克尔 :
2016年SemEval-2016的INF-UFRGS-OPINION-MINING任务6:自动生成训练语料库,用于无监督识别推文中的立场。 塞米瓦尔@NAACL-HLT 2016 : 378-383 【c2】 马塞洛·迪亚斯 , 卡林·贝克尔 :
一种基于启发式、弱监督的推文姿态分类方法。 威斯康星州 2016 : 73-80 2014 【c1】 米凯尔·达科斯塔 , 戴维德·卡内罗 , 马塞洛·迪亚斯 , 保罗·诺维斯 :
音乐选择如何影响与计算机交互的性能。 国际数据中心 2014 : 19-28
2000 – 2009
2009 【b1】 马塞洛·迪亚斯 :
人工生成用于机器学习分类器训练的人群,以支持青光眼诊断(Geraçáo de populçóes artificais para treinamento de classificadores de apio-ao diagnoóstico de glaucoma)。 巴西圣保罗大学, 2009