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  • Fonte: IEEE Access. Unidade: ICMC

    Assuntos: MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, INFERÊNCIA BAYESIANA, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, REVISÃO SISTEMÁTICA

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIComo citar
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    • ABNT

      SHIGUIHARA PEDRO, e LOPES, Alneu de Andrade e MAURICIO, David. Dynamic bayesian network modeling, learning, and inference: a survey. IEEE Access, v. 9, p. 117639-117648, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3105520. Acesso em: 20 jun. 2024.
    • APA

      Shiguihara Pedro,, Lopes, A. de A., & Mauricio, D. (2021). Dynamic bayesian network modeling, learning, and inference: a survey. IEEE Access, 9, 117639-117648. doi:10.1109/ACCESS.2021.3105520
    • NLM

      Shiguihara Pedro, Lopes A de A, Mauricio D. Dynamic bayesian network modeling, learning, and inference: a survey [Internet]. IEEE Access. 2021 ; 9 117639-117648.[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3105520
    • Vancouver

      Shiguihara Pedro, Lopes A de A, Mauricio D. Dynamic bayesian network modeling, learning, and inference: a survey [Internet]. IEEE Access. 2021 ; 9 117639-117648.[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3105520

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