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How to Improve Fault Tolerance in Disaster Predictions: A Case Study about Flash Floods Using IoT, ML and Real Data.
Furquim, Gustavo; Filho, Geraldo P R; Jalali, Roozbeh; Pessin, Gustavo; Pazzi, Richard W; Ueyama, Jó.
Afiliação
  • Furquim G; Federal Institute of Education, Science, and Technology of São Paulo (IFSP), Sao Paulo, CEP: 14801-600, Brazil. gafurquim@ifsp.edu.br.
  • Filho GPR; University of Ontario Institute of Technology (UOIT), Oshawa, ON L1H 7K4, Canada. gafurquim@ifsp.edu.br.
  • Jalali R; Institute of Mathematics and Computer Science (ICMC), University of Sao Paulo (USP), Sao Carlos, São Paulo, CEP: 13566-590, Brazil. geraldop@icmc.usp.br.
  • Pessin G; University of Ontario Institute of Technology (UOIT), Oshawa, ON L1H 7K4, Canada. roozbeh.jalali@uoit.ca.
  • Pazzi RW; Polytechnic School, Universidade do Vale do Rio dos Sinos, São Leopoldo, RS, CEP: 93.022-750, Brazil. gpessin@unisinos.br.
  • Ueyama J; University of Ontario Institute of Technology (UOIT), Oshawa, ON L1H 7K4, Canada. richard.pazzi@uoit.ca.
Sensors (Basel) ; 18(3)2018 Mar 19.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-29562657
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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Idioma: En Revista: Sensors (Basel) Ano de publicação: 2018 Tipo de documento: Article País de afiliação: Brasil País de publicação: Suíça
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