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  • Dissertação (Mestrado)

    Previsão do comportamento de ligações viga-pilar em estruturas de concreto pré-moldado por meio de modelos de redes neurais (2025)

    Silva, Juliana Souza; Kataoka, Marcela Novischi (Orientador)

    Unidade: EESC

    Assuntos: ESTRUTURAS DE CONCRETO ARMADO PRÉ-MOLDADO, LIGAÇÕES ESTRUTURAIS, REDES NEURAIS, RESISTÊNCIA ESTRUTURAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIComo citar
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    • ABNT

      SILVA, Juliana Souza. Previsão do comportamento de ligações viga-pilar em estruturas de concreto pré-moldado por meio de modelos de redes neurais. 2025. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2025. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18134/tde-09052025-092048/. Acesso em: 18 jun. 2025.

    • APA

      Silva, J. S. (2025). Previsão do comportamento de ligações viga-pilar em estruturas de concreto pré-moldado por meio de modelos de redes neurais (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18134/tde-09052025-092048/

    • NLM

      Silva JS. Previsão do comportamento de ligações viga-pilar em estruturas de concreto pré-moldado por meio de modelos de redes neurais [Internet]. 2025 ;[citado 2025 jun. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18134/tde-09052025-092048/

    • Vancouver

      Silva JS. Previsão do comportamento de ligações viga-pilar em estruturas de concreto pré-moldado por meio de modelos de redes neurais [Internet]. 2025 ;[citado 2025 jun. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18134/tde-09052025-092048/

  • Artigo de periodico

    A new dataset for measuring the performance of blood vessel segmentation methods under distribution shifts (2025)

    Silva, Matheus Viana da ; Santos, Natália de Carvalho ; Ouellette, Julie; Lacoste, Baptiste ; Comin, Cesar Henrique

    Fonte: PLoS One. Unidade: IFSC

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MICROSCOPIA DE FLUORESCÊNCIA, REDES NEURAIS

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    • ABNT

      SILVA, Matheus Viana da et al. A new dataset for measuring the performance of blood vessel segmentation methods under distribution shifts. PLoS One, v. 20, n. 5, p. e0322048-1-e0322048-25 + supporting material, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0322048. Acesso em: 18 jun. 2025.

    • APA

      Silva, M. V. da, Santos, N. de C., Ouellette, J., Lacoste, B., & Comin, C. H. (2025). A new dataset for measuring the performance of blood vessel segmentation methods under distribution shifts. PLoS One, 20( 5), e0322048-1-e0322048-25 + supporting material. doi:10.1371/journal.pone.0322048

    • NLM

      Silva MV da, Santos N de C, Ouellette J, Lacoste B, Comin CH. A new dataset for measuring the performance of blood vessel segmentation methods under distribution shifts [Internet]. PLoS One. 2025 ; 20( 5): e0322048-1-e0322048-25 + supporting material.[citado 2025 jun. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0322048

    • Vancouver

      Silva MV da, Santos N de C, Ouellette J, Lacoste B, Comin CH. A new dataset for measuring the performance of blood vessel segmentation methods under distribution shifts [Internet]. PLoS One. 2025 ; 20( 5): e0322048-1-e0322048-25 + supporting material.[citado 2025 jun. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0322048

  • Trabalho de evento-anais periodico

    Growing self-organizing maps for multi-label classification (2025)

    Casarotto, Pedro Henrique; Cerri, Ricardo

    Fonte: Lecture Notes in Artificial Intelligence. Nome do evento: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidade: ICMC

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS

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    • ABNT

      CASAROTTO, Pedro Henrique e CERRI, Ricardo. Growing self-organizing maps for multi-label classification. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-79032-4_3. Acesso em: 18 jun. 2025. , 2025

    • APA

      Casarotto, P. H., & Cerri, R. (2025). Growing self-organizing maps for multi-label classification. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-79032-4_3

    • NLM

      Casarotto PH, Cerri R. Growing self-organizing maps for multi-label classification [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2025 ; 15413 33-48.[citado 2025 jun. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-79032-4_3

    • Vancouver

      Casarotto PH, Cerri R. Growing self-organizing maps for multi-label classification [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2025 ; 15413 33-48.[citado 2025 jun. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-79032-4_3

  • Artigo de periodico

    Evaluating the efficacy of NHITS for forecasting stock realized volatility: a comparative analysis with established models (2025)

    Souto, Hugo Gobato

    Fonte: Computational Economics. Unidade: Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística

    Assuntos: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, REDES NEURAIS, MERCADO FINANCEIRO

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    • ABNT

      SOUTO, Hugo Gobato. Evaluating the efficacy of NHITS for forecasting stock realized volatility: a comparative analysis with established models. Computational Economics, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10614-025-10917-0. Acesso em: 18 jun. 2025.

    • APA

      Souto, H. G. (2025). Evaluating the efficacy of NHITS for forecasting stock realized volatility: a comparative analysis with established models. Computational Economics. doi:10.1007/s10614-025-10917-0

    • NLM

      Souto HG. Evaluating the efficacy of NHITS for forecasting stock realized volatility: a comparative analysis with established models [Internet]. Computational Economics. 2025 ;[citado 2025 jun. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10614-025-10917-0

    • Vancouver

      Souto HG. Evaluating the efficacy of NHITS for forecasting stock realized volatility: a comparative analysis with established models [Internet]. Computational Economics. 2025 ;[citado 2025 jun. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10614-025-10917-0

  • Artigo de periodico

    MIR spectroscopy in ATR mode for Sf9 insect cell line 2 biochemical monitoring in bioprocesses (2025)

    Guardalini, Luis Giovani Oliveira ; Trindade, Gabrielle Medeiros da; Leme, Jaci ; Bernardino, Thaissa Consoni ; Peinado, Ana Paula; Quintilio, Wagner ; Jorge, Soraia Attie Calil ; Núñez, Eutimio Gustavo Fernández

    Fonte: Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy. Unidade: EACH

    Assunto: REDES NEURAIS

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    • ABNT

      GUARDALINI, Luis Giovani Oliveira et al. MIR spectroscopy in ATR mode for Sf9 insect cell line 2 biochemical monitoring in bioprocesses. Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy, p. 01-35, 2025Tradução . . Disponível em: http://dx.doi.org/10.1016/j.saa.2025.126174. Acesso em: 18 jun. 2025.

    • APA

      Guardalini, L. G. O., Trindade, G. M. da, Leme, J., Bernardino, T. C., Peinado, A. P., Quintilio, W., et al. (2025). MIR spectroscopy in ATR mode for Sf9 insect cell line 2 biochemical monitoring in bioprocesses. Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy, 01-35. doi:10.1016/j.saa.2025.126174

    • NLM

      Guardalini LGO, Trindade GM da, Leme J, Bernardino TC, Peinado AP, Quintilio W, Jorge SAC, Núñez EGF. MIR spectroscopy in ATR mode for Sf9 insect cell line 2 biochemical monitoring in bioprocesses [Internet]. Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy. 2025 ; 01-35.[citado 2025 jun. 18 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.saa.2025.126174

    • Vancouver

      Guardalini LGO, Trindade GM da, Leme J, Bernardino TC, Peinado AP, Quintilio W, Jorge SAC, Núñez EGF. MIR spectroscopy in ATR mode for Sf9 insect cell line 2 biochemical monitoring in bioprocesses [Internet]. Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy. 2025 ; 01-35.[citado 2025 jun. 18 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.saa.2025.126174

  • Artigo de periodico

    Forecasting chaotic time series: comparative performance of LSTM-based and transformer-based neural network (2025)

    Alvarenga, João Pedro do Valle ; Bruno, Odemir Martinez

    Fonte: Chaos, Solitons and Fractals. Unidade: IFSC

    Assuntos: REDES NEURAIS, PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS), APRENDIZADO COMPUTACIONAL, FÍSICA COMPUTACIONAL

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      ALVARENGA, João Pedro do Valle e BRUNO, Odemir Martinez. Forecasting chaotic time series: comparative performance of LSTM-based and transformer-based neural network. Chaos, Solitons and Fractals, v. 192, p. 116034-1- 116034-9, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2025.116034. Acesso em: 18 jun. 2025.

    • APA

      Alvarenga, J. P. do V., & Bruno, O. M. (2025). Forecasting chaotic time series: comparative performance of LSTM-based and transformer-based neural network. Chaos, Solitons and Fractals, 192, 116034-1- 116034-9. doi:10.1016/j.chaos.2025.116034

    • NLM

      Alvarenga JP do V, Bruno OM. Forecasting chaotic time series: comparative performance of LSTM-based and transformer-based neural network [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2025 ; 192 116034-1- 116034-9.[citado 2025 jun. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2025.116034

    • Vancouver

      Alvarenga JP do V, Bruno OM. Forecasting chaotic time series: comparative performance of LSTM-based and transformer-based neural network [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2025 ; 192 116034-1- 116034-9.[citado 2025 jun. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2025.116034

  • Artigo de periodico

    On the power of CNNs to detect slums in Brazil (2025)

    Silva, João Pedro da; Rodrigues Junior, José Fernando ; Albuquerque, João Porto de

    Fonte: Computers, Environment and Urban Systems. Unidade: ICMC

    Assuntos: APRENDIZAGEM PROFUNDA, REDES NEURAIS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, FAVELAS, SENSORIAMENTO REMOTO

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      SILVA, João Pedro da e RODRIGUES JUNIOR, José Fernando e ALBUQUERQUE, João Porto de. On the power of CNNs to detect slums in Brazil. Computers, Environment and Urban Systems, v. 121, p. 1-15, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2025.102306. Acesso em: 18 jun. 2025.

    • APA

      Silva, J. P. da, Rodrigues Junior, J. F., & Albuquerque, J. P. de. (2025). On the power of CNNs to detect slums in Brazil. Computers, Environment and Urban Systems, 121, 1-15. doi:10.1016/j.compenvurbsys.2025.102306

    • NLM

      Silva JP da, Rodrigues Junior JF, Albuquerque JP de. On the power of CNNs to detect slums in Brazil [Internet]. Computers, Environment and Urban Systems. 2025 ; 121 1-15.[citado 2025 jun. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2025.102306

    • Vancouver

      Silva JP da, Rodrigues Junior JF, Albuquerque JP de. On the power of CNNs to detect slums in Brazil [Internet]. Computers, Environment and Urban Systems. 2025 ; 121 1-15.[citado 2025 jun. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2025.102306

  • Artigo de jornal-dep/entr

    IFSC/USP auxilia UFES e convida dermatologistas: redes neurais e imagens de fluorescência no rastreio e diagnóstico do câncer de pele (2025)

    Pratavieira, Sebastião

    Fonte: Portal IFSC. Unidade: IFSC

    Assuntos: NEOPLASIAS CUTÂNEAS, TERAPIA FOTODINÂMICA, REDES NEURAIS, PESQUISA CIENTÍFICA

    Versão PublicadaAcesso à fonteComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      PRATAVIEIRA, Sebastião. IFSC/USP auxilia UFES e convida dermatologistas: redes neurais e imagens de fluorescência no rastreio e diagnóstico do câncer de pele. Portal IFSC. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://www2.ifsc.usp.br/portal-ifsc/ifsc-usp-auxilia-ufes-e-convida-dermatologistas-redes-neurais-e-imagens-de-fluorescencia-no-rastreio-e-diagnostico-do-cancer-de-pele/. Acesso em: 18 jun. 2025. , 2025

    • APA

      Pratavieira, S. (2025). IFSC/USP auxilia UFES e convida dermatologistas: redes neurais e imagens de fluorescência no rastreio e diagnóstico do câncer de pele. Portal IFSC. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://www2.ifsc.usp.br/portal-ifsc/ifsc-usp-auxilia-ufes-e-convida-dermatologistas-redes-neurais-e-imagens-de-fluorescencia-no-rastreio-e-diagnostico-do-cancer-de-pele/

    • NLM

      Pratavieira S. IFSC/USP auxilia UFES e convida dermatologistas: redes neurais e imagens de fluorescência no rastreio e diagnóstico do câncer de pele [Internet]. Portal IFSC. 2025 ;[citado 2025 jun. 18 ] Available from: https://www2.ifsc.usp.br/portal-ifsc/ifsc-usp-auxilia-ufes-e-convida-dermatologistas-redes-neurais-e-imagens-de-fluorescencia-no-rastreio-e-diagnostico-do-cancer-de-pele/

    • Vancouver

      Pratavieira S. IFSC/USP auxilia UFES e convida dermatologistas: redes neurais e imagens de fluorescência no rastreio e diagnóstico do câncer de pele [Internet]. Portal IFSC. 2025 ;[citado 2025 jun. 18 ] Available from: https://www2.ifsc.usp.br/portal-ifsc/ifsc-usp-auxilia-ufes-e-convida-dermatologistas-redes-neurais-e-imagens-de-fluorescencia-no-rastreio-e-diagnostico-do-cancer-de-pele/

  • Artigo de periodico

    Low-resolution neural networks (2025)

    Cabral, Eduardo Lobo Lustosa ; Driemeier, Larissa

    Fonte: ArXiv.org. Unidades: IPEN, EP

    Assuntos: APRENDIZAGEM PROFUNDA, REDES NEURAIS

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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      CABRAL, Eduardo Lobo Lustosa e DRIEMEIER, Larissa. Low-resolution neural networks. ArXiv.org, p. 1-22, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.48550/arXiv.2502.08795. Acesso em: 18 jun. 2025.

    • APA

      Cabral, E. L. L., & Driemeier, L. (2025). Low-resolution neural networks. ArXiv.org, 1-22. doi:10.48550/arXiv.2502.08795

    • NLM

      Cabral ELL, Driemeier L. Low-resolution neural networks [Internet]. ArXiv.org. 2025 ; 1-22.[citado 2025 jun. 18 ] Available from: https://doi.org/10.48550/arXiv.2502.08795

    • Vancouver

      Cabral ELL, Driemeier L. Low-resolution neural networks [Internet]. ArXiv.org. 2025 ; 1-22.[citado 2025 jun. 18 ] Available from: https://doi.org/10.48550/arXiv.2502.08795

  • Artigo de periodico

    Urban flood forecasting with multi-output neural networks: physically-based and data-driven approach (2025)

    Magro, Renata Bulling ; Pedrollo, Olavo Correa ; Rafaeli Neto, Silvio Luis

    Fonte: Revista Brasileira de Recursos Hídricos - RBRH. Unidade: ICMC

    Assuntos: REDES NEURAIS, ENCHENTES URBANAS, CIDADES INTELIGENTES

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      MAGRO, Renata Bulling e PEDROLLO, Olavo Correa e RAFAELI NETO, Silvio Luis. Urban flood forecasting with multi-output neural networks: physically-based and data-driven approach. Revista Brasileira de Recursos Hídricos - RBRH, v. 30, p. 1-14, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1590/2318-0331.302520240089. Acesso em: 18 jun. 2025.

    • APA

      Magro, R. B., Pedrollo, O. C., & Rafaeli Neto, S. L. (2025). Urban flood forecasting with multi-output neural networks: physically-based and data-driven approach. Revista Brasileira de Recursos Hídricos - RBRH, 30, 1-14. doi:10.1590/2318-0331.302520240089

    • NLM

      Magro RB, Pedrollo OC, Rafaeli Neto SL. Urban flood forecasting with multi-output neural networks: physically-based and data-driven approach [Internet]. Revista Brasileira de Recursos Hídricos - RBRH. 2025 ; 30 1-14.[citado 2025 jun. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1590/2318-0331.302520240089

    • Vancouver

      Magro RB, Pedrollo OC, Rafaeli Neto SL. Urban flood forecasting with multi-output neural networks: physically-based and data-driven approach [Internet]. Revista Brasileira de Recursos Hídricos - RBRH. 2025 ; 30 1-14.[citado 2025 jun. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1590/2318-0331.302520240089

  • Artigo de periodico

    Dynamic modeling of a novel catamaran robotic system actuated by bio-inspired propulsion devices using physics-informed neural networks (2025)

    Savio, Thiago Liquita; Geronel, Renan Sanches ; Silva, Maíra Martins da

    Fonte: Ocean Engineering. Unidade: EESC

    Assuntos: EMBARCAÇÕES, REDES NEURAIS, PROPULSÃO, ROBÓTICA, ENGENHARIA MECÂNICA

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      SAVIO, Thiago Liquita e GERONEL, Renan Sanches e SILVA, Maíra Martins da. Dynamic modeling of a novel catamaran robotic system actuated by bio-inspired propulsion devices using physics-informed neural networks. Ocean Engineering, v. 326, p. 1-11, 2025Tradução . . Disponível em: https://dx.doi.org/10.1016/j.oceaneng.2025.120806. Acesso em: 18 jun. 2025.

    • APA

      Savio, T. L., Geronel, R. S., & Silva, M. M. da. (2025). Dynamic modeling of a novel catamaran robotic system actuated by bio-inspired propulsion devices using physics-informed neural networks. Ocean Engineering, 326, 1-11. doi:10.1016/j.oceaneng.2025.120806

    • NLM

      Savio TL, Geronel RS, Silva MM da. Dynamic modeling of a novel catamaran robotic system actuated by bio-inspired propulsion devices using physics-informed neural networks [Internet]. Ocean Engineering. 2025 ; 326 1-11.[citado 2025 jun. 18 ] Available from: https://dx.doi.org/10.1016/j.oceaneng.2025.120806

    • Vancouver

      Savio TL, Geronel RS, Silva MM da. Dynamic modeling of a novel catamaran robotic system actuated by bio-inspired propulsion devices using physics-informed neural networks [Internet]. Ocean Engineering. 2025 ; 326 1-11.[citado 2025 jun. 18 ] Available from: https://dx.doi.org/10.1016/j.oceaneng.2025.120806

  • Trabalho de evento-anais periodico

    Modeling and predicting crimes in the city of São Paulo using graph neural networks (2025)

    Hassan, Waqar ; Cabral, Marvin Mendes ; Ramos, Thiago Rodrigo ; Castelo, Antonio ; Nonato, Luis Gustavo

    Fonte: Lecture Notes in Artificial Intelligence - LNAI. Nome do evento: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidade: ICMC

    Assuntos: SEGURANÇA PÚBLICA, MODELAGEM DE DADOS, REDES NEURAIS, CRIME

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      HASSAN, Waqar et al. Modeling and predicting crimes in the city of São Paulo using graph neural networks. Lecture Notes in Artificial Intelligence - LNAI. Cham: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-79035-5_26. Acesso em: 18 jun. 2025. , 2025

    • APA

      Hassan, W., Cabral, M. M., Ramos, T. R., Castelo, A., & Nonato, L. G. (2025). Modeling and predicting crimes in the city of São Paulo using graph neural networks. Lecture Notes in Artificial Intelligence - LNAI. Cham: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. doi:10.1007/978-3-031-79035-5_26

    • NLM

      Hassan W, Cabral MM, Ramos TR, Castelo A, Nonato LG. Modeling and predicting crimes in the city of São Paulo using graph neural networks [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence - LNAI. 2025 ; 15414 372-386.[citado 2025 jun. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-79035-5_26

    • Vancouver

      Hassan W, Cabral MM, Ramos TR, Castelo A, Nonato LG. Modeling and predicting crimes in the city of São Paulo using graph neural networks [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence - LNAI. 2025 ; 15414 372-386.[citado 2025 jun. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-79035-5_26

  • Tese (Doutorado)

    Diagnóstico de mamografias utilizando múltiplas vistas com redes neurais profundas (2025)

    Petrini, Daniel Gustavo Pellacani; Kim, Hae Yong (Orientador)

    Unidade: EP

    Assuntos: NEOPLASIAS, MAMA, MAMOGRAFIA, REDES NEURAIS

    Acesso à fonteComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      PETRINI, Daniel Gustavo Pellacani. Diagnóstico de mamografias utilizando múltiplas vistas com redes neurais profundas. 2025. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2025. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-14032025-073816/pt-br.php. Acesso em: 18 jun. 2025.

    • APA

      Petrini, D. G. P. (2025). Diagnóstico de mamografias utilizando múltiplas vistas com redes neurais profundas (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-14032025-073816/pt-br.php

    • NLM

      Petrini DGP. Diagnóstico de mamografias utilizando múltiplas vistas com redes neurais profundas [Internet]. 2025 ;[citado 2025 jun. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-14032025-073816/pt-br.php

    • Vancouver

      Petrini DGP. Diagnóstico de mamografias utilizando múltiplas vistas com redes neurais profundas [Internet]. 2025 ;[citado 2025 jun. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-14032025-073816/pt-br.php

  • Trabalho de evento-anais periodico

    Semi-periodic activation for time series classification (2025)

    Medeiros, José Gilberto Barbosa de; Mitri, André Guarnier de ; Silva, Diego Furtado

    Fonte: Lecture Notes in Artificial Intelligence. Nome do evento: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidade: ICMC

    Assuntos: APRENDIZAGEM PROFUNDA, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, REDES NEURAIS

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    • ABNT

      MEDEIROS, José Gilberto Barbosa de e MITRI, André Guarnier de e SILVA, Diego Furtado. Semi-periodic activation for time series classification. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-79038-6_6. Acesso em: 18 jun. 2025. , 2025

    • APA

      Medeiros, J. G. B. de, Mitri, A. G. de, & Silva, D. F. (2025). Semi-periodic activation for time series classification. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-79038-6_6

    • NLM

      Medeiros JGB de, Mitri AG de, Silva DF. Semi-periodic activation for time series classification [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2025 ; 15415 76-90.[citado 2025 jun. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-79038-6_6

    • Vancouver

      Medeiros JGB de, Mitri AG de, Silva DF. Semi-periodic activation for time series classification [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2025 ; 15415 76-90.[citado 2025 jun. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-79038-6_6

  • Artigo de periodico

    Smart renting: harnessing urban data with statistical and machine learning methods for predicting property rental prices from a tenant's perspective (2025)

    Louzada, Francisco ; Lacerda, Kleython Jose Coriolano Cavalcanti de ; Ferreira, Paulo Henrique ; Gomes, Naomy Duarte

    Fonte: Stats. Unidades: ICMC, FFCLRP

    Assuntos: MERCADO IMOBILIÁRIO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, REDES NEURAIS, ESTATÍSTICA

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    • ABNT

      LOUZADA, Francisco et al. Smart renting: harnessing urban data with statistical and machine learning methods for predicting property rental prices from a tenant's perspective. Stats, v. 8, n. 1, p. 1-17, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/stats8010012. Acesso em: 18 jun. 2025.

    • APA

      Louzada, F., Lacerda, K. J. C. C. de, Ferreira, P. H., & Gomes, N. D. (2025). Smart renting: harnessing urban data with statistical and machine learning methods for predicting property rental prices from a tenant's perspective. Stats, 8( 1), 1-17. doi:10.3390/stats8010012

    • NLM

      Louzada F, Lacerda KJCC de, Ferreira PH, Gomes ND. Smart renting: harnessing urban data with statistical and machine learning methods for predicting property rental prices from a tenant's perspective [Internet]. Stats. 2025 ; 8( 1): 1-17.[citado 2025 jun. 18 ] Available from: https://doi.org/10.3390/stats8010012

    • Vancouver

      Louzada F, Lacerda KJCC de, Ferreira PH, Gomes ND. Smart renting: harnessing urban data with statistical and machine learning methods for predicting property rental prices from a tenant's perspective [Internet]. Stats. 2025 ; 8( 1): 1-17.[citado 2025 jun. 18 ] Available from: https://doi.org/10.3390/stats8010012

  • Artigo de periodico

    Chemometrics and analytical blank on the at-line monitoring of Zika-VLP production using near-infrared spectroscopy (2025)

    Rabello, Júlia Publio ; Cavalcante, Paulo Eduardo da Silva ; Leme, Jaci ; Dias, Vinícius Aragão Tejo ; Barrence, Fernanda Angela Correia; Guardalini, Luis Giovani Oliveira ; Bernardino, Thaissa Consoni ; Nunes, Robson ; Barros, Iago Henrique; Tonso, Aldo ; Jorge, Soraia Attie Calil ; Fernández Núñez, Eutimio Gustavo

    Fonte: Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy. Unidades: EACH, EP, Interunidades em Biotecnologia

    Assuntos: REDES NEURAIS, BIOPROCESSOS, ESPECTROSCOPIA INFRAVERMELHA, ZIKA VÍRUS, MOSQUITOS, BIOTECNOLOGIA

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    • ABNT

      RABELLO, Júlia Publio et al. Chemometrics and analytical blank on the at-line monitoring of Zika-VLP production using near-infrared spectroscopy. Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy, v. Fe 2025, p. 1-12, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.saa.2024.125217. Acesso em: 18 jun. 2025.

    • APA

      Rabello, J. P., Cavalcante, P. E. da S., Leme, J., Dias, V. A. T., Barrence, F. A. C., Guardalini, L. G. O., et al. (2025). Chemometrics and analytical blank on the at-line monitoring of Zika-VLP production using near-infrared spectroscopy. Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy, Fe 2025, 1-12. doi:10.1016/j.saa.2024.125217

    • NLM

      Rabello JP, Cavalcante PE da S, Leme J, Dias VAT, Barrence FAC, Guardalini LGO, Bernardino TC, Nunes R, Barros IH, Tonso A, Jorge SAC, Fernández Núñez EG. Chemometrics and analytical blank on the at-line monitoring of Zika-VLP production using near-infrared spectroscopy [Internet]. Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy. 2025 ; Fe 2025 1-12.[citado 2025 jun. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.saa.2024.125217

    • Vancouver

      Rabello JP, Cavalcante PE da S, Leme J, Dias VAT, Barrence FAC, Guardalini LGO, Bernardino TC, Nunes R, Barros IH, Tonso A, Jorge SAC, Fernández Núñez EG. Chemometrics and analytical blank on the at-line monitoring of Zika-VLP production using near-infrared spectroscopy [Internet]. Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy. 2025 ; Fe 2025 1-12.[citado 2025 jun. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.saa.2024.125217

  • Artigo de periodico

    Modeling of long-term survival data with unobserved dispersion via neural network (2025)

    Red, Teh Led; Cancho, Vicente Garibay ; Rodrigues, Josemar

    Fonte: Computational Statistics. Unidades: ICMC, Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística

    Assuntos: REDES NEURAIS, ANÁLISE DE SOBREVIVÊNCIA, DOENÇA DE ALZHEIMER

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    • ABNT

      RED, Teh Led e CANCHO, Vicente Garibay e RODRIGUES, Josemar. Modeling of long-term survival data with unobserved dispersion via neural network. Computational Statistics, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00180-025-01608-3. Acesso em: 18 jun. 2025.

    • APA

      Red, T. L., Cancho, V. G., & Rodrigues, J. (2025). Modeling of long-term survival data with unobserved dispersion via neural network. Computational Statistics. doi:10.1007/s00180-025-01608-3

    • NLM

      Red TL, Cancho VG, Rodrigues J. Modeling of long-term survival data with unobserved dispersion via neural network [Internet]. Computational Statistics. 2025 ;[citado 2025 jun. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00180-025-01608-3

    • Vancouver

      Red TL, Cancho VG, Rodrigues J. Modeling of long-term survival data with unobserved dispersion via neural network [Internet]. Computational Statistics. 2025 ;[citado 2025 jun. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00180-025-01608-3

  • Dissertação (Mestrado)

    Proposta de melhoria do desempenho de modelos de previsão através da utilização de variáveis independentes para o planejamento de demanda de uma empresa no setor industrial (2025)

    Zanezi, André Caron; Mota, Daniel de Oliveira (Orientador) ; Ho, Linda Lee (coorient)

    Unidade: EP

    Assuntos: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, CADEIA DE SUPRIMENTOS, DEMANDA, REDES NEURAIS

    Acesso à fonteComo citar
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    • ABNT

      ZANEZI, André Caron. Proposta de melhoria do desempenho de modelos de previsão através da utilização de variáveis independentes para o planejamento de demanda de uma empresa no setor industrial. 2025. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2025. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3136/tde-30042025-074807/pt-br.php. Acesso em: 18 jun. 2025.

    • APA

      Zanezi, A. C. (2025). Proposta de melhoria do desempenho de modelos de previsão através da utilização de variáveis independentes para o planejamento de demanda de uma empresa no setor industrial (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3136/tde-30042025-074807/pt-br.php

    • NLM

      Zanezi AC. Proposta de melhoria do desempenho de modelos de previsão através da utilização de variáveis independentes para o planejamento de demanda de uma empresa no setor industrial [Internet]. 2025 ;[citado 2025 jun. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3136/tde-30042025-074807/pt-br.php

    • Vancouver

      Zanezi AC. Proposta de melhoria do desempenho de modelos de previsão através da utilização de variáveis independentes para o planejamento de demanda de uma empresa no setor industrial [Internet]. 2025 ;[citado 2025 jun. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3136/tde-30042025-074807/pt-br.php

  • Artigo de periodico

    Autoencoders for amortized joint maximum likelihood estimation of confirmatory item factor models (2025)

    Molenaar, Dylan ; Grasman, Raoul ; Cúri, Mariana

    Fonte: Multivariate Behavioral Research. Unidade: ICMC

    Assuntos: VEROSSIMILHANÇA, REDES NEURAIS, SIMULAÇÃO

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    • ABNT

      MOLENAAR, Dylan e GRASMAN, Raoul e CÚRI, Mariana. Autoencoders for amortized joint maximum likelihood estimation of confirmatory item factor models. Multivariate Behavioral Research, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/00273171.2025.2456598. Acesso em: 18 jun. 2025.

    • APA

      Molenaar, D., Grasman, R., & Cúri, M. (2025). Autoencoders for amortized joint maximum likelihood estimation of confirmatory item factor models. Multivariate Behavioral Research. doi:10.1080/00273171.2025.2456598

    • NLM

      Molenaar D, Grasman R, Cúri M. Autoencoders for amortized joint maximum likelihood estimation of confirmatory item factor models [Internet]. Multivariate Behavioral Research. 2025 ;[citado 2025 jun. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1080/00273171.2025.2456598

    • Vancouver

      Molenaar D, Grasman R, Cúri M. Autoencoders for amortized joint maximum likelihood estimation of confirmatory item factor models [Internet]. Multivariate Behavioral Research. 2025 ;[citado 2025 jun. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1080/00273171.2025.2456598

  • Artigo de periodico

    How do financial time series enhance the detection of news significance in market movements?: A study using graph neural networks with heterogeneous representations (2025)

    Reis Filho, Ivan José dos ; Gôlo, Marcos Paulo Silva ; Marcacini, Ricardo Marcondes ; Rezende, Solange Oliveira

    Fonte: Neural Computing and Applications. Unidade: ICMC

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS), MERCADO FINANCEIRO

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      REIS FILHO, Ivan José dos et al. How do financial time series enhance the detection of news significance in market movements?: A study using graph neural networks with heterogeneous representations. Neural Computing and Applications, v. 37, n. Ja 2025, p. 1307-1319, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00521-024-10418-5. Acesso em: 18 jun. 2025.

    • APA

      Reis Filho, I. J. dos, Gôlo, M. P. S., Marcacini, R. M., & Rezende, S. O. (2025). How do financial time series enhance the detection of news significance in market movements?: A study using graph neural networks with heterogeneous representations. Neural Computing and Applications, 37( Ja 2025), 1307-1319. doi:10.1007/s00521-024-10418-5

    • NLM

      Reis Filho IJ dos, Gôlo MPS, Marcacini RM, Rezende SO. How do financial time series enhance the detection of news significance in market movements?: A study using graph neural networks with heterogeneous representations [Internet]. Neural Computing and Applications. 2025 ; 37( Ja 2025): 1307-1319.[citado 2025 jun. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00521-024-10418-5

    • Vancouver

      Reis Filho IJ dos, Gôlo MPS, Marcacini RM, Rezende SO. How do financial time series enhance the detection of news significance in market movements?: A study using graph neural networks with heterogeneous representations [Internet]. Neural Computing and Applications. 2025 ; 37( Ja 2025): 1307-1319.[citado 2025 jun. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00521-024-10418-5

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