Parallelism strategies for big data delayed transfer entropy evaluation (2019)
- Authors:
- USP affiliated authors: MACIEL, CARLOS DIAS - EESC ; OLIVEIRA JÚNIOR, JORDÃO NATAL DE - EESC
- Unidade: EESC
- DOI: 10.3390/a12090190
- Subjects: ENTROPIA; BANCO DE DADOS; REDES DE COMPUTADORES; ENGENHARIA ELÉTRICA
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Basel, Switzerland
- Date published: 2019
- Source:
- Título do periódico: Algorithms
- ISSN: 1999-4893
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 12, n. 9, p. 1-16, Sep. 2019
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by
-
ABNT
DOURADO, Jonas Rossi e OLIVEIRA JÚNIOR, Jordão Natal de e MACIEL, Carlos Dias. Parallelism strategies for big data delayed transfer entropy evaluation. Algorithms, v. 12, n. 9, p. Se 2019, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/a12090190. Acesso em: 19 abr. 2024. -
APA
Dourado, J. R., Oliveira Júnior, J. N. de, & Maciel, C. D. (2019). Parallelism strategies for big data delayed transfer entropy evaluation. Algorithms, 12( 9), Se 2019. doi:10.3390/a12090190 -
NLM
Dourado JR, Oliveira Júnior JN de, Maciel CD. Parallelism strategies for big data delayed transfer entropy evaluation [Internet]. Algorithms. 2019 ; 12( 9): Se 2019.[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://doi.org/10.3390/a12090190 -
Vancouver
Dourado JR, Oliveira Júnior JN de, Maciel CD. Parallelism strategies for big data delayed transfer entropy evaluation [Internet]. Algorithms. 2019 ; 12( 9): Se 2019.[citado 2024 abr. 19 ] Available from: https://doi.org/10.3390/a12090190 - CO2 emissions forecasting in multi-source power generation systems using dynamic bayesian network
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Informações sobre o DOI: 10.3390/a12090190 (Fonte: oaDOI API)
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