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  • Trabalho de evento

    Improving zero-shot inference with unsupervised key-sentences extraction (2023)

    Pellicer, Lucas Francisco Amaral Orosco ; Costa, Anna Helena Reali

    Fonte: ICSC. Nome do evento: International Conference on Semantic Computing. Unidade: EP

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, SEMÂNTICA

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
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    • ABNT

      PELLICER, Lucas Francisco Amaral Orosco e COSTA, Anna Helena Reali. Improving zero-shot inference with unsupervised key-sentences extraction. 2023, Anais.. [Piscataway]: IEEE, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/ICSC56153.2023.00024. Acesso em: 24 abr. 2024.

    • APA

      Pellicer, L. F. A. O., & Costa, A. H. R. (2023). Improving zero-shot inference with unsupervised key-sentences extraction. In ICSC. [Piscataway]: IEEE. doi:10.1109/ICSC56153.2023.00024

    • NLM

      Pellicer LFAO, Costa AHR. Improving zero-shot inference with unsupervised key-sentences extraction [Internet]. ICSC. 2023 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICSC56153.2023.00024

    • Vancouver

      Pellicer LFAO, Costa AHR. Improving zero-shot inference with unsupervised key-sentences extraction [Internet]. ICSC. 2023 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICSC56153.2023.00024

  • Artigo de periodico

    Data augmentation techniques in natural language processing (2023)

    Pellicer, Lucas Francisco Amaral Orosco ; Ferreira, Taynan Maier; Costa, Anna Helena Reali

    Fonte: Applied Soft Computing. Unidade: EP

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, LINGUAGEM NATURAL, APRENDIZAGEM PROFUNDA

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIComo citar
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    • ABNT

      PELLICER, Lucas Francisco Amaral Orosco e FERREIRA, Taynan Maier e COSTA, Anna Helena Reali. Data augmentation techniques in natural language processing. Applied Soft Computing, v. 132, n. Ja 2023. Article nº 109803, p. 1-20, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.109803. Acesso em: 24 abr. 2024.

    • APA

      Pellicer, L. F. A. O., Ferreira, T. M., & Costa, A. H. R. (2023). Data augmentation techniques in natural language processing. Applied Soft Computing, 132( Ja 2023. Article nº 109803), 1-20. doi:10.1016/j.asoc.2022.109803

    • NLM

      Pellicer LFAO, Ferreira TM, Costa AHR. Data augmentation techniques in natural language processing [Internet]. Applied Soft Computing. 2023 ; 132( Ja 2023. Article nº 109803): 1-20.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.109803

    • Vancouver

      Pellicer LFAO, Ferreira TM, Costa AHR. Data augmentation techniques in natural language processing [Internet]. Applied Soft Computing. 2023 ; 132( Ja 2023. Article nº 109803): 1-20.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.109803

  • Trabalho de evento

    POE: a general portfolio optimization environment for FinRL (2023)

    Costa, Caio de Souza Barbosa; Costa, Anna Helena Reali

    Fonte: Anais. Nome do evento: Brazilian Workshop on Artificial Intelligence in Finance. Unidade: EP

    Assuntos: PORTFÓLIOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, SIMULAÇÃO

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIComo citar
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    • ABNT

      COSTA, Caio de Souza Barbosa e COSTA, Anna Helena Reali. POE: a general portfolio optimization environment for FinRL. 2023, Anais.. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.5753/bwaif.2023.231144. Acesso em: 24 abr. 2024.

    • APA

      Costa, C. de S. B., & Costa, A. H. R. (2023). POE: a general portfolio optimization environment for FinRL. In Anais. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação. doi:10.5753/bwaif.2023.231144

    • NLM

      Costa C de SB, Costa AHR. POE: a general portfolio optimization environment for FinRL [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.5753/bwaif.2023.231144

    • Vancouver

      Costa C de SB, Costa AHR. POE: a general portfolio optimization environment for FinRL [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.5753/bwaif.2023.231144

  • Artigo de periodico

    Neural network meta-models for FPSO motion prediction from environmental data with different platform loads (2022)

    Cotrim, Lucas Pereira; Barreira, Rodrigo Augusto ; Santos, Ismael Humberto Ferreira dos; Gomi, Edson Satoshi ; Costa, Anna Helena Reali ; Tannuri, Eduardo Aoun

    Fonte: IEEE Access. Unidade: EP

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS

    Acesso à fonteDOIComo citar
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    • ABNT

      COTRIM, Lucas Pereira et al. Neural network meta-models for FPSO motion prediction from environmental data with different platform loads. IEEE Access, v. 10, p. 86558-86577, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3199009. Acesso em: 24 abr. 2024.

    • APA

      Cotrim, L. P., Barreira, R. A., Santos, I. H. F. dos, Gomi, E. S., Costa, A. H. R., & Tannuri, E. A. (2022). Neural network meta-models for FPSO motion prediction from environmental data with different platform loads. IEEE Access, 10, 86558-86577. doi:10.1109/ACCESS.2022.3199009

    • NLM

      Cotrim LP, Barreira RA, Santos IHF dos, Gomi ES, Costa AHR, Tannuri EA. Neural network meta-models for FPSO motion prediction from environmental data with different platform loads [Internet]. IEEE Access. 2022 ;10 86558-86577.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3199009

    • Vancouver

      Cotrim LP, Barreira RA, Santos IHF dos, Gomi ES, Costa AHR, Tannuri EA. Neural network meta-models for FPSO motion prediction from environmental data with different platform loads [Internet]. IEEE Access. 2022 ;10 86558-86577.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3199009

  • Trabalho de evento

    The BLue Amazon Brain (BLAB): a modular architecture of services about the Brazilian maritime territory (2022)

    Pirozelli, Paulo ; Castro, Ais Beltrão Rodrigues ; Oliveira, Ana Luiza Cavallari de; Oliveira, André Seidel ; Cação, Flávio Nakasato ; Silveira, Igor Cataneo ; Campos, João Gabriel Moura ; Motheo, Laura Criado; Figueiredo, Leticia Freitas; Pellicer, Lucas Francisco Amaral Orosco ; José, Marcelo Archanjo ; José, Marcos Menon; Ligabue, Pedro de Moraes ; Grava, Ricardo Saraiva ; Tavares, Rodrigo Madruga; Matos, Vinícius Bitencourt ; Sym, Yan Vianna ; Costa, Anna Helena Reali ; Brandão, Anarosa Alves Franco ; Mauá, Denis Deratani ; Cozman, Fabio Gagliardi ; Peres, Sarajane Marques

    Fonte: Proceedings. Nome do evento: Workshop AI: Modeling Oceans and Climate Change -AIMOCC. Unidades: IME, EP, EACH, PRÓ-G, IO, IEA

    Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, NAVEGAÇÃO MARÍTIMA

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

    • ABNT

      PIROZELLI, Paulo et al. The BLue Amazon Brain (BLAB): a modular architecture of services about the Brazilian maritime territory. 2022, Anais.. Santiago: Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo, 2022. Disponível em: https://oceania.inria.cl/assets/pdfs/aimocc22/paper-05.pdf. Acesso em: 24 abr. 2024.

    • APA

      Pirozelli, P., Castro, A. B. R., Oliveira, A. L. C. de, Oliveira, A. S., Cação, F. N., Silveira, I. C., et al. (2022). The BLue Amazon Brain (BLAB): a modular architecture of services about the Brazilian maritime territory. In Proceedings. Santiago: Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://oceania.inria.cl/assets/pdfs/aimocc22/paper-05.pdf

    • NLM

      Pirozelli P, Castro ABR, Oliveira ALC de, Oliveira AS, Cação FN, Silveira IC, Campos JGM, Motheo LC, Figueiredo LF, Pellicer LFAO, José MA, José MM, Ligabue P de M, Grava RS, Tavares RM, Matos VB, Sym YV, Costa AHR, Brandão AAF, Mauá DD, Cozman FG, Peres SM. The BLue Amazon Brain (BLAB): a modular architecture of services about the Brazilian maritime territory [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://oceania.inria.cl/assets/pdfs/aimocc22/paper-05.pdf

    • Vancouver

      Pirozelli P, Castro ABR, Oliveira ALC de, Oliveira AS, Cação FN, Silveira IC, Campos JGM, Motheo LC, Figueiredo LF, Pellicer LFAO, José MA, José MM, Ligabue P de M, Grava RS, Tavares RM, Matos VB, Sym YV, Costa AHR, Brandão AAF, Mauá DD, Cozman FG, Peres SM. The BLue Amazon Brain (BLAB): a modular architecture of services about the Brazilian maritime territory [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://oceania.inria.cl/assets/pdfs/aimocc22/paper-05.pdf

  • Artigo de periodico

    Outperforming algorithmic trading reinforcement learning systems: a supervised approach to the cryptocurrency market (2022)

    Felizardo, Leonardo Kanashiro ; Brandimarte, Paolo; Del Moral Hernandez, Emilio ; Costa, Anna Helena Reali ; Matsumoto, Elia Yathie; Paiva, Francisco Caio Lima; Graves, Catharine de Vita

    Fonte: Expert Systems with Applications. Unidade: EP

    Assunto: APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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

    • ABNT

      FELIZARDO, Leonardo Kanashiro et al. Outperforming algorithmic trading reinforcement learning systems: a supervised approach to the cryptocurrency market. Expert Systems with Applications, v. 202, p. 117259, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.117259. Acesso em: 24 abr. 2024.

    • APA

      Felizardo, L. K., Brandimarte, P., Del Moral Hernandez, E., Costa, A. H. R., Matsumoto, E. Y., Paiva, F. C. L., & Graves, C. de V. (2022). Outperforming algorithmic trading reinforcement learning systems: a supervised approach to the cryptocurrency market. Expert Systems with Applications, 202, 117259. doi:10.1016/j.eswa.2022.117259

    • NLM

      Felizardo LK, Brandimarte P, Del Moral Hernandez E, Costa AHR, Matsumoto EY, Paiva FCL, Graves C de V. Outperforming algorithmic trading reinforcement learning systems: a supervised approach to the cryptocurrency market [Internet]. Expert Systems with Applications. 2022 ;202 117259.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.117259

    • Vancouver

      Felizardo LK, Brandimarte P, Del Moral Hernandez E, Costa AHR, Matsumoto EY, Paiva FCL, Graves C de V. Outperforming algorithmic trading reinforcement learning systems: a supervised approach to the cryptocurrency market [Internet]. Expert Systems with Applications. 2022 ;202 117259.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.117259

  • Artigo de periodico

    Intelligent Techniques Laboratory, Universidade de São Paulo (USP), São Paulo 05508-900 (2021)

    Silva, Isaac José da; Vilão Junior, Claudio O; Costa, Anna Helena Reali ; Bianchi, Reinaldo Augusto da Costa

    Fonte: Journal of Control, Automation and Electrical Systems. Unidade: EP

    Assuntos: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ROBÓTICA

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

    • ABNT

      SILVA, Isaac José da et al. Intelligent Techniques Laboratory, Universidade de São Paulo (USP), São Paulo 05508-900. Journal of Control, Automation and Electrical Systems, v. 32, p. 884–894, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s40313-021-00719-8. Acesso em: 24 abr. 2024.

    • APA

      Silva, I. J. da, Vilão Junior, C. O., Costa, A. H. R., & Bianchi, R. A. da C. (2021). Intelligent Techniques Laboratory, Universidade de São Paulo (USP), São Paulo 05508-900. Journal of Control, Automation and Electrical Systems, 32, 884–894. doi:10.1007/s40313-021-00719-8

    • NLM

      Silva IJ da, Vilão Junior CO, Costa AHR, Bianchi RA da C. Intelligent Techniques Laboratory, Universidade de São Paulo (USP), São Paulo 05508-900 [Internet]. Journal of Control, Automation and Electrical Systems. 2021 ;32 884–894.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s40313-021-00719-8

    • Vancouver

      Silva IJ da, Vilão Junior CO, Costa AHR, Bianchi RA da C. Intelligent Techniques Laboratory, Universidade de São Paulo (USP), São Paulo 05508-900 [Internet]. Journal of Control, Automation and Electrical Systems. 2021 ;32 884–894.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s40313-021-00719-8

  • Artigo de periodico

    Using neural network approaches to detect mooring line failure (2021)

    Saad, Amir Muhammed ; Schopp, Florian ; Barreira, Rodrigo Augusto ; Santos, Ismael Humberto Ferreira dos; Tannuri, Eduardo Aoun ; Gomi, Edson Satoshi ; Reali Costa, Anna Helena

    Fonte: IEEE Access. Unidade: EP

    Assuntos: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, AMARRAÇÃO, CABOS DE AMARRAÇÃO, ESTRUTURAS FLUTUANTES

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

    • ABNT

      SAAD, Amir Muhammed et al. Using neural network approaches to detect mooring line failure. IEEE Access, v. fe 2021, p. 27678-27695, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3058592. Acesso em: 24 abr. 2024.

    • APA

      Saad, A. M., Schopp, F., Barreira, R. A., Santos, I. H. F. dos, Tannuri, E. A., Gomi, E. S., & Reali Costa, A. H. (2021). Using neural network approaches to detect mooring line failure. IEEE Access, fe 2021, 27678-27695. doi:10.1109/ACCESS.2021.3058592

    • NLM

      Saad AM, Schopp F, Barreira RA, Santos IHF dos, Tannuri EA, Gomi ES, Reali Costa AH. Using neural network approaches to detect mooring line failure [Internet]. IEEE Access. 2021 ; fe 2021 27678-27695.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3058592

    • Vancouver

      Saad AM, Schopp F, Barreira RA, Santos IHF dos, Tannuri EA, Gomi ES, Reali Costa AH. Using neural network approaches to detect mooring line failure [Internet]. IEEE Access. 2021 ; fe 2021 27678-27695.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3058592

  • Trabalho de evento

    Pirá: a bilingual portuguese-english dataset for question-answering about the ocean (2021)

    Paschoal, André Faleiros Alves; Pirozelli, Paulo ; Silva, Valdinei Freire da ; Delgado, Karina Valdivia ; Peres, Sarajane Marques ; José, Marcos Menon; Cação, Flávio Nakasato ; Oliveira, André Seidel ; Brandão, Anarosa Alves Franco ; Costa, Anna Helena Reali ; Cozman, Fabio Gagliardi

    Fonte: Proceedings. Nome do evento: ACM International Conference on Information and Knowledge Management - CIKM. Unidades: EACH, EP, IEA

    Assuntos: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, TRADUÇÃO AUTOMÁTICA, COMPUTAÇÃO APLICADA

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

    • ABNT

      PASCHOAL, André Faleiros Alves et al. Pirá: a bilingual portuguese-english dataset for question-answering about the ocean. 2021, Anais.. Aachen: CEUR-WS, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3459637.3482012. Acesso em: 24 abr. 2024.

    • APA

      Paschoal, A. F. A., Pirozelli, P., Silva, V. F. da, Delgado, K. V., Peres, S. M., José, M. M., et al. (2021). Pirá: a bilingual portuguese-english dataset for question-answering about the ocean. In Proceedings. Aachen: CEUR-WS. doi:10.1145/3459637.3482012

    • NLM

      Paschoal AFA, Pirozelli P, Silva VF da, Delgado KV, Peres SM, José MM, Cação FN, Oliveira AS, Brandão AAF, Costa AHR, Cozman FG. Pirá: a bilingual portuguese-english dataset for question-answering about the ocean [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3459637.3482012

    • Vancouver

      Paschoal AFA, Pirozelli P, Silva VF da, Delgado KV, Peres SM, José MM, Cação FN, Oliveira AS, Brandão AAF, Costa AHR, Cozman FG. Pirá: a bilingual portuguese-english dataset for question-answering about the ocean [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3459637.3482012

  • Parte de monografia/livro

    Trajetória acadêmica da inteligência artificial no Brasil (2021)

    Costa, Anna Helena Reali ; Barros, Leliane Nunes de ; Rezende, Solange Oliveira ; Sichman, Jaime S. ; Munhoz, Hugo Neri

    Fonte: Inteligência artificial : avanços e tendências. Unidades: EP, IME, ICMC

    Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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

    • ABNT

      COSTA, Anna Helena Reali et al. Trajetória acadêmica da inteligência artificial no Brasil. Inteligência artificial : avanços e tendências. Tradução . São Paulo: Instituto de Estudos Avançados, 2021. . Disponível em: https://doi.org/10.11606/9786587773131. Acesso em: 24 abr. 2024.

    • APA

      Costa, A. H. R., Barros, L. N. de, Rezende, S. O., Sichman, J. S., & Munhoz, H. N. (2021). Trajetória acadêmica da inteligência artificial no Brasil. In Inteligência artificial : avanços e tendências. São Paulo: Instituto de Estudos Avançados. doi:10.11606/9786587773131

    • NLM

      Costa AHR, Barros LN de, Rezende SO, Sichman JS, Munhoz HN. Trajetória acadêmica da inteligência artificial no Brasil [Internet]. In: Inteligência artificial : avanços e tendências. São Paulo: Instituto de Estudos Avançados; 2021. [citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.11606/9786587773131

    • Vancouver

      Costa AHR, Barros LN de, Rezende SO, Sichman JS, Munhoz HN. Trajetória acadêmica da inteligência artificial no Brasil [Internet]. In: Inteligência artificial : avanços e tendências. São Paulo: Instituto de Estudos Avançados; 2021. [citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.11606/9786587773131

  • Artigo de periodico

    DECAF: deep case-based policy inference for knowledge transfer in reinforcement learning (2020)

    Glatt, Ruben; Silva, Felipe Leno da ; Bianchi, Reinaldo Augusto da Costa ; Costa, Anna Helena Reali

    Fonte: Expert Systems with Applications. Unidade: EP

    Assuntos: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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

    • ABNT

      GLATT, Ruben et al. DECAF: deep case-based policy inference for knowledge transfer in reinforcement learning. Expert Systems with Applications, v. 156, p. 113420, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2020.113420. Acesso em: 24 abr. 2024.

    • APA

      Glatt, R., Silva, F. L. da, Bianchi, R. A. da C., & Costa, A. H. R. (2020). DECAF: deep case-based policy inference for knowledge transfer in reinforcement learning. Expert Systems with Applications, 156, 113420. doi:10.1016/j.eswa.2020.113420

    • NLM

      Glatt R, Silva FL da, Bianchi RA da C, Costa AHR. DECAF: deep case-based policy inference for knowledge transfer in reinforcement learning [Internet]. Expert Systems with Applications. 2020 ; 156 113420.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2020.113420

    • Vancouver

      Glatt R, Silva FL da, Bianchi RA da C, Costa AHR. DECAF: deep case-based policy inference for knowledge transfer in reinforcement learning [Internet]. Expert Systems with Applications. 2020 ; 156 113420.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2020.113420

  • Artigo de periodico

    Qualitative case-based reasoning and learning (2020)

    Homem, Thiago Pedro Donadon; Costa, Anna Helena Reali ; Bianchi, Reinaldo Augusto da Costa ; Santos, Paulo Eduardo; López de Mantaras, Ramón

    Fonte: Artificial Intelligence. Unidade: EP

    Assuntos: ROBÓTICA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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

    • ABNT

      HOMEM, Thiago Pedro Donadon et al. Qualitative case-based reasoning and learning. Artificial Intelligence, v. 283, p. 103258, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.artint.2020.103258. Acesso em: 24 abr. 2024.

    • APA

      Homem, T. P. D., Costa, A. H. R., Bianchi, R. A. da C., Santos, P. E., & López de Mantaras, R. (2020). Qualitative case-based reasoning and learning. Artificial Intelligence, 283, 103258. doi:10.1016/j.artint.2020.103258

    • NLM

      Homem TPD, Costa AHR, Bianchi RA da C, Santos PE, López de Mantaras R. Qualitative case-based reasoning and learning [Internet]. Artificial Intelligence. 2020 ;283 103258.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.artint.2020.103258

    • Vancouver

      Homem TPD, Costa AHR, Bianchi RA da C, Santos PE, López de Mantaras R. Qualitative case-based reasoning and learning [Internet]. Artificial Intelligence. 2020 ;283 103258.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.artint.2020.103258

  • Artigo de periodico

    Navigation in Restricted Channels Under Environmental Conditions: Fast-Time Simulation by Asynchronous Deep Reinforcement Learning (2020)

    Amendola, Jose; Miura, Lucas S; Costa, Anna Helena Reali ; Cozman, Fabio Gagliardi ; Tannuri, Eduardo Aoun

    Fonte: IEE ACCESS. Unidade: EP

    Assunto: APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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

    • ABNT

      AMENDOLA, Jose et al. Navigation in Restricted Channels Under Environmental Conditions: Fast-Time Simulation by Asynchronous Deep Reinforcement Learning. IEE ACCESS, v. 8, p. 149199, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3015661. Acesso em: 24 abr. 2024.

    • APA

      Amendola, J., Miura, L. S., Costa, A. H. R., Cozman, F. G., & Tannuri, E. A. (2020). Navigation in Restricted Channels Under Environmental Conditions: Fast-Time Simulation by Asynchronous Deep Reinforcement Learning. IEE ACCESS, 8, 149199. doi:10.1109/ACCESS.2020.3015661

    • NLM

      Amendola J, Miura LS, Costa AHR, Cozman FG, Tannuri EA. Navigation in Restricted Channels Under Environmental Conditions: Fast-Time Simulation by Asynchronous Deep Reinforcement Learning [Internet]. IEE ACCESS. 2020 ;8 149199.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3015661

    • Vancouver

      Amendola J, Miura LS, Costa AHR, Cozman FG, Tannuri EA. Navigation in Restricted Channels Under Environmental Conditions: Fast-Time Simulation by Asynchronous Deep Reinforcement Learning [Internet]. IEE ACCESS. 2020 ;8 149199.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3015661

  • Artigo de periodico

    Combining novelty and popularity on personalised recommendations via user profile learning (2020)

    Bertani, Ricardo Mitollo ; Bianchi, Reinaldo Augusto da Costa ; Reali Costa, Anna Helena

    Fonte: Expert Systems with Applications. Unidade: EP

    Assunto: ALGORITMOS

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

    • ABNT

      BERTANI, Ricardo Mitollo e BIANCHI, Reinaldo Augusto da Costa e REALI COSTA, Anna Helena. Combining novelty and popularity on personalised recommendations via user profile learning. Expert Systems with Applications, v. 146, p. 113149, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2019.113149. Acesso em: 24 abr. 2024.

    • APA

      Bertani, R. M., Bianchi, R. A. da C., & Reali Costa, A. H. (2020). Combining novelty and popularity on personalised recommendations via user profile learning. Expert Systems with Applications, 146, 113149. doi:10.1016/j.eswa.2019.113149

    • NLM

      Bertani RM, Bianchi RA da C, Reali Costa AH. Combining novelty and popularity on personalised recommendations via user profile learning [Internet]. Expert Systems with Applications. 2020 ; 146 113149.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2019.113149

    • Vancouver

      Bertani RM, Bianchi RA da C, Reali Costa AH. Combining novelty and popularity on personalised recommendations via user profile learning [Internet]. Expert Systems with Applications. 2020 ; 146 113149.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2019.113149

  • Artigo de periodico

    Agents teaching agents: a survey on inter-agent transfer learning (2020)

    Silva, Felipe Leno da ; Reali Costa, Anna Helena ; Warnell, Garrett; Stone, Peter

    Fonte: Autonomous Agents and Multi-Agent Systems. Unidade: EP

    Assuntos: SISTEMAS MULTIAGENTES, APRENDIZAO COMPUTACIONAL

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

    • ABNT

      SILVA, Felipe Leno da et al. Agents teaching agents: a survey on inter-agent transfer learning. Autonomous Agents and Multi-Agent Systems, v. 34, n. 9, p. 1-17, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10458-019-09430-0. Acesso em: 24 abr. 2024.

    • APA

      Silva, F. L. da, Reali Costa, A. H., Warnell, G., & Stone, P. (2020). Agents teaching agents: a survey on inter-agent transfer learning. Autonomous Agents and Multi-Agent Systems, 34( 9), 1-17. doi:10.1007/s10458-019-09430-0

    • NLM

      Silva FL da, Reali Costa AH, Warnell G, Stone P. Agents teaching agents: a survey on inter-agent transfer learning [Internet]. Autonomous Agents and Multi-Agent Systems. 2020 ; 34( 9): 1-17.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10458-019-09430-0

    • Vancouver

      Silva FL da, Reali Costa AH, Warnell G, Stone P. Agents teaching agents: a survey on inter-agent transfer learning [Internet]. Autonomous Agents and Multi-Agent Systems. 2020 ; 34( 9): 1-17.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10458-019-09430-0

  • Artigo de periodico

    A framework to shift basins of attraction of gene regulatory networks through batch reinforcement learning (2020)

    Nishida, Cyntia Eico Hayama; Bianchi, Reinaldo Augusto da Costa ; Costa, Anna Helena Reali

    Fonte: Artificial Intelligence in Medicine. Unidade: EP

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS

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

    • ABNT

      NISHIDA, Cyntia Eico Hayama e BIANCHI, Reinaldo Augusto da Costa e COSTA, Anna Helena Reali. A framework to shift basins of attraction of gene regulatory networks through batch reinforcement learning. Artificial Intelligence in Medicine, v. 107, p. 101853, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.artmed.2020.101853. Acesso em: 24 abr. 2024.

    • APA

      Nishida, C. E. H., Bianchi, R. A. da C., & Costa, A. H. R. (2020). A framework to shift basins of attraction of gene regulatory networks through batch reinforcement learning. Artificial Intelligence in Medicine, 107, 101853. doi:10.1016/j.artmed.2020.101853

    • NLM

      Nishida CEH, Bianchi RA da C, Costa AHR. A framework to shift basins of attraction of gene regulatory networks through batch reinforcement learning [Internet]. Artificial Intelligence in Medicine. 2020 ; 107 101853.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.artmed.2020.101853

    • Vancouver

      Nishida CEH, Bianchi RA da C, Costa AHR. A framework to shift basins of attraction of gene regulatory networks through batch reinforcement learning [Internet]. Artificial Intelligence in Medicine. 2020 ; 107 101853.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.artmed.2020.101853

  • Artigo de periodico

    Coordination of electric vehicle charging through multiagent reinforcement learning (2020)

    Silva, Felipe Leno da ; Nishida, Cyntia Eico Hayama; ROIJERS, DIEDERIK M; Costa, Anna Helena Reali

    Fonte: EEE TRANSACTIONS ON SMART GRID. Unidade: EP

    Assuntos: SISTEMAS MULTIAGENTES, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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

    • ABNT

      SILVA, Felipe Leno da et al. Coordination of electric vehicle charging through multiagent reinforcement learning. EEE TRANSACTIONS ON SMART GRID, v. 11, p. 2347-2356, 2020Tradução . . Disponível em: http://www.ieee.org/publications_standards/publications/rights/index.html for more information. Acesso em: 24 abr. 2024.

    • APA

      Silva, F. L. da, Nishida, C. E. H., ROIJERS, D. I. E. D. E. R. I. K. M., & Costa, A. H. R. (2020). Coordination of electric vehicle charging through multiagent reinforcement learning. EEE TRANSACTIONS ON SMART GRID, 11, 2347-2356. doi:10.1109/TSG.2019.2952331

    • NLM

      Silva FL da, Nishida CEH, ROIJERS DIEDERIKM, Costa AHR. Coordination of electric vehicle charging through multiagent reinforcement learning [Internet]. EEE TRANSACTIONS ON SMART GRID. 2020 ;11 2347-2356.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: http://www.ieee.org/publications_standards/publications/rights/index.html for more information.

    • Vancouver

      Silva FL da, Nishida CEH, ROIJERS DIEDERIKM, Costa AHR. Coordination of electric vehicle charging through multiagent reinforcement learning [Internet]. EEE TRANSACTIONS ON SMART GRID. 2020 ;11 2347-2356.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: http://www.ieee.org/publications_standards/publications/rights/index.html for more information.

  • Artigo de periodico

    MOO-MDP: an Object-Oriented Representation for Cooperative Multiagent Reinforcement Learning (2019)

    Silva, Felipe Leno da ; Reali Costa, Anna Helena ; Glatt, Ruben

    Fonte: IEEE Transactions on Cybernetics. Unidade: EP

    Assunto: APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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

    • ABNT

      SILVA, Felipe Leno da e REALI COSTA, Anna Helena e GLATT, Ruben. MOO-MDP: an Object-Oriented Representation for Cooperative Multiagent Reinforcement Learning. IEEE Transactions on Cybernetics, v. 49 , n. 2, p. 567-579, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TCYB.2017.2781130. Acesso em: 24 abr. 2024.

    • APA

      Silva, F. L. da, Reali Costa, A. H., & Glatt, R. (2019). MOO-MDP: an Object-Oriented Representation for Cooperative Multiagent Reinforcement Learning. IEEE Transactions on Cybernetics, 49 ( 2), 567-579. doi:10.1109/TCYB.2017.2781130

    • NLM

      Silva FL da, Reali Costa AH, Glatt R. MOO-MDP: an Object-Oriented Representation for Cooperative Multiagent Reinforcement Learning [Internet]. IEEE Transactions on Cybernetics. 2019 ; 49 ( 2): 567-579.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TCYB.2017.2781130

    • Vancouver

      Silva FL da, Reali Costa AH, Glatt R. MOO-MDP: an Object-Oriented Representation for Cooperative Multiagent Reinforcement Learning [Internet]. IEEE Transactions on Cybernetics. 2019 ; 49 ( 2): 567-579.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TCYB.2017.2781130

  • Artigo de periodico

    A Survey on Transfer Learning for Multiagent Reinforcement Learning Systems (2019)

    Silva, Felipe Leno da ; Reali Costa, Anna Helena

    Fonte: Journal of Artificial Intelligence Research. Unidade: EP

    Assunto: APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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

    • ABNT

      SILVA, Felipe Leno da e REALI COSTA, Anna Helena. A Survey on Transfer Learning for Multiagent Reinforcement Learning Systems. Journal of Artificial Intelligence Research, v. 64, p. 645-703, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1613/jair.1.11396. Acesso em: 24 abr. 2024.

    • APA

      Silva, F. L. da, & Reali Costa, A. H. (2019). A Survey on Transfer Learning for Multiagent Reinforcement Learning Systems. Journal of Artificial Intelligence Research, 64, 645-703. doi:10.1613/jair.1.11396

    • NLM

      Silva FL da, Reali Costa AH. A Survey on Transfer Learning for Multiagent Reinforcement Learning Systems [Internet]. Journal of Artificial Intelligence Research. 2019 ; 64 645-703.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1613/jair.1.11396

    • Vancouver

      Silva FL da, Reali Costa AH. A Survey on Transfer Learning for Multiagent Reinforcement Learning Systems [Internet]. Journal of Artificial Intelligence Research. 2019 ; 64 645-703.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1613/jair.1.11396

  • Artigo de periodico

    Introduction to the Special Section on Artificial Intelligence for Smart Systems (2019)

    Bajwa, Imran Sarwar; Reali Costa, Anna Helena ; Bentahar, Jamal

    Fonte: Computers & Electrical Engineering. Unidade: EP

    Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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

    • ABNT

      BAJWA, Imran Sarwar e REALI COSTA, Anna Helena e BENTAHAR, Jamal. Introduction to the Special Section on Artificial Intelligence for Smart Systems. Computers & Electrical Engineering, v. 79, p. 1-3, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2019.106469. Acesso em: 24 abr. 2024.

    • APA

      Bajwa, I. S., Reali Costa, A. H., & Bentahar, J. (2019). Introduction to the Special Section on Artificial Intelligence for Smart Systems. Computers & Electrical Engineering, 79, 1-3. doi:10.1016/j.compeleceng.2019.106469

    • NLM

      Bajwa IS, Reali Costa AH, Bentahar J. Introduction to the Special Section on Artificial Intelligence for Smart Systems [Internet]. Computers & Electrical Engineering. 2019 ; 79 1-3.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2019.106469

    • Vancouver

      Bajwa IS, Reali Costa AH, Bentahar J. Introduction to the Special Section on Artificial Intelligence for Smart Systems [Internet]. Computers & Electrical Engineering. 2019 ; 79 1-3.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2019.106469

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