Liliane N. O. Kunstmann

Publication Activity (10 Years)

Years Active: 2020-2024
Publications (10 Years): 9

Top Topics

Inherent Uncertainty

Scientific Workflows

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J. Inf. Data Manag.

Comput. Geosci.

Publications

Liliane N. O. Kunstmann, Débora B. Pina, Daniel de Oliveira, Marta Mattoso
ProvDeploy: Provenance-oriented Containerization of High Performance Computing Scientific Workflows. CoRR (2024)
Débora B. Pina, Adriane Chapman, Liliane N. O. Kunstmann, Daniel de Oliveira, Marta Mattoso
DLProv: A Data-Centric Support for Deep Learning Workflow Analyses. DEEM@SIGMOD (2024)
Lyncoln S. de Oliveira, Liliane N. O. Kunstmann, Débora B. Pina, Daniel de Oliveira, Marta Mattoso
PINNProv: Provenance for Physics-Informed Neural Networks. SBAC-PADW (2023)
Débora B. Pina, Liliane N. O. Kunstmann, Felipe Bevilaqua, Isabela Siqueira, Alan De Oliveira Lyra, Daniel de Oliveira, Marta Mattoso
Capturing Provenance from Deep Learning Applications Using Keras-Prov and Colab: a Practical Approach. J. Inf. Data Manag. 13 (5) (2022)
Lyncoln S. de Oliveira, Rômulo M. Silva, Liliane N. O. Kunstmann, Débora B. Pina, Daniel de Oliveira, Alvaro L. G. A. Coutinho, Marta Mattoso
Dados de proveniência para redes neurais guiadas pela Física: o caso da equação eikonal. SBBD (2022)
Liliane N. O. Kunstmann, Débora B. Pina, Filipe Silva, Aline Paes, Patrick Valduriez, Daniel de Oliveira, Marta Mattoso
Online Deep Learning Hyperparameter Tuning based on Provenance Analysis. J. Inf. Data Manag. 12 (5) (2021)
Débora B. Pina, Liliane N. O. Kunstmann, Daniel de Oliveira, Patrick Valduriez, Marta Mattoso
Provenance Supporting Hyperparameter Analysis in Deep Neural Networks. IPAW (2021)
Carlos H. S. Barbosa, Liliane N. O. Kunstmann, Rômulo M. Silva, Charlan D. S. Alves, Bruno S. Silva, Djalma M. S. Filho, Marta Mattoso, Fernando Rochinha, Alvaro L. G. A. Coutinho
A workflow for seismic imaging with quantified uncertainty. Comput. Geosci. 145 (2020)
Débora B. Pina, Liliane N. O. Kunstmann, Daniel de Oliveira, Patrick Valduriez, Marta Mattoso
Uma abordagem para coleta e análise de dados de configurações em redes neurais profundas. SBBD (2020)