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Inteligência artificial ajuda a decifrar pergaminhos carbonizados durante a erupção do Vesúvio. [Depoimento] (2024)
Bruno, Odemir Martinez ; Dal Prá, Elian Rafael
Source: Agência FAPESP. Unidade: IFSC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, FÍSICA COMPUTACIONAL
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ABNT
BRUNO, Odemir Martinez e DAL PRÁ, Elian Rafael. Inteligência artificial ajuda a decifrar pergaminhos carbonizados durante a erupção do Vesúvio. [Depoimento]. Agência FAPESP. São Paulo: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://agencia.fapesp.br/inteligencia-artificial-ajuda-a-decifrar-papiros-carbonizados-durante-a-erupcao-do-vesuvio/50882. Acesso em: 20 jun. 2024. , 2024
APA
Bruno, O. M., & Dal Prá, E. R. (2024). Inteligência artificial ajuda a decifrar pergaminhos carbonizados durante a erupção do Vesúvio. [Depoimento]. Agência FAPESP. São Paulo: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://agencia.fapesp.br/inteligencia-artificial-ajuda-a-decifrar-papiros-carbonizados-durante-a-erupcao-do-vesuvio/50882
NLM
Bruno OM, Dal Prá ER. Inteligência artificial ajuda a decifrar pergaminhos carbonizados durante a erupção do Vesúvio. [Depoimento] [Internet]. Agência FAPESP. 2024 ;21 fe 2024. online[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://agencia.fapesp.br/inteligencia-artificial-ajuda-a-decifrar-papiros-carbonizados-durante-a-erupcao-do-vesuvio/50882
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Bruno OM, Dal Prá ER. Inteligência artificial ajuda a decifrar pergaminhos carbonizados durante a erupção do Vesúvio. [Depoimento] [Internet]. Agência FAPESP. 2024 ;21 fe 2024. online[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://agencia.fapesp.br/inteligencia-artificial-ajuda-a-decifrar-papiros-carbonizados-durante-a-erupcao-do-vesuvio/50882
Artigo de periodico
Accuracy of early pregnancy diagnosis and determining pregnancy loss using different biomarkers and machine learning applications in dairy cattle (2024)
Ferraz, Priscila Assis ; Poit, Diego Angelo Schmidt; Pinto, Leonardo Marin Ferreira ; Guerra, Arthur Cobayashi; Laurindo Neto, Adomar ; Prado, Francisco Luiz do; Azrak, Alexandre José; Çakmakçi, Cihan; Baruselli, Pietro Sampaio ; Pugliesi, Guilherme
Source: Theriogenology. Unidades: FMVZ, FZEA
Subjects: BOVINOS LEITEIROS, BIOMARCADORES, PRENHEZ, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
FERRAZ, Priscila Assis et al. Accuracy of early pregnancy diagnosis and determining pregnancy loss using different biomarkers and machine learning applications in dairy cattle. Theriogenology, v. 224, p. 82-93, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.theriogenology.2024.05.006. Acesso em: 20 jun. 2024.
APA
Ferraz, P. A., Poit, D. A. S., Pinto, L. M. F., Guerra, A. C., Laurindo Neto, A., Prado, F. L. do, et al. (2024). Accuracy of early pregnancy diagnosis and determining pregnancy loss using different biomarkers and machine learning applications in dairy cattle. Theriogenology, 224, 82-93. doi:10.1016/j.theriogenology.2024.05.006
NLM
Ferraz PA, Poit DAS, Pinto LMF, Guerra AC, Laurindo Neto A, Prado FL do, Azrak AJ, Çakmakçi C, Baruselli PS, Pugliesi G. Accuracy of early pregnancy diagnosis and determining pregnancy loss using different biomarkers and machine learning applications in dairy cattle [Internet]. Theriogenology. 2024 ; 224 82-93.[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.theriogenology.2024.05.006
Vancouver
Ferraz PA, Poit DAS, Pinto LMF, Guerra AC, Laurindo Neto A, Prado FL do, Azrak AJ, Çakmakçi C, Baruselli PS, Pugliesi G. Accuracy of early pregnancy diagnosis and determining pregnancy loss using different biomarkers and machine learning applications in dairy cattle [Internet]. Theriogenology. 2024 ; 224 82-93.[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.theriogenology.2024.05.006
Artigo de periodico
Corrigendum to: "Intelligent methodologies: An integrated multi-modeling approach to predict adaptive mechanisms in farm animals" [Comput. Electron. Agric. 216 (2024) 108502] (2024)
Silveira, Robson Mateus Freitas ; Façanha, Débora Andréa Evangelista; McManus, Concepta; Bermejo Asensio, Luis Alberto; Silva, Iran José Oliveira da
Source: Computers and Electronics in Agriculture. Unidade: ESALQ
Subjects: ADAPTAÇÃO ANIMAL, ALGORITMOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, PRODUÇÃO ANIMAL, REGULAÇÃO DA TEMPERATURA CORPORAL ANIMAL, SENSOR
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ABNT
SILVEIRA, Robson Mateus Freitas et al. Corrigendum to: "Intelligent methodologies: An integrated multi-modeling approach to predict adaptive mechanisms in farm animals" [Comput. Electron. Agric. 216 (2024) 108502]. Computers and Electronics in Agriculture, v. 218, p. 1, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.compag.2024.108673. Acesso em: 20 jun. 2024.
APA
Silveira, R. M. F., Façanha, D. A. E., McManus, C., Bermejo Asensio, L. A., & Silva, I. J. O. da. (2024). Corrigendum to: "Intelligent methodologies: An integrated multi-modeling approach to predict adaptive mechanisms in farm animals" [Comput. Electron. Agric. 216 (2024) 108502]. Computers and Electronics in Agriculture, 218, 1. doi:10.1016/j.compag.2024.108673
NLM
Silveira RMF, Façanha DAE, McManus C, Bermejo Asensio LA, Silva IJO da. Corrigendum to: "Intelligent methodologies: An integrated multi-modeling approach to predict adaptive mechanisms in farm animals" [Comput. Electron. Agric. 216 (2024) 108502] [Internet]. Computers and Electronics in Agriculture. 2024 ; 218 1.[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.compag.2024.108673
Vancouver
Silveira RMF, Façanha DAE, McManus C, Bermejo Asensio LA, Silva IJO da. Corrigendum to: "Intelligent methodologies: An integrated multi-modeling approach to predict adaptive mechanisms in farm animals" [Comput. Electron. Agric. 216 (2024) 108502] [Internet]. Computers and Electronics in Agriculture. 2024 ; 218 1.[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.compag.2024.108673
Dissertação (Mestrado)
Avaliação de algoritmos para a análise preditiva das notas de Engenharia no ENADE utilizando dados socioeconômicos (2024)
Guilhen, Bruno Anselmo; Kofuji, Sergio Takeo (Orientador)
Unidade: EP
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REGRESSÃO LINEAR, ALGORITMOS PARA PROCESSAMENTO
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ABNT
GUILHEN, Bruno Anselmo. Avaliação de algoritmos para a análise preditiva das notas de Engenharia no ENADE utilizando dados socioeconômicos. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-28052024-082941/pt-br.php. Acesso em: 20 jun. 2024.
APA
Guilhen, B. A. (2024). Avaliação de algoritmos para a análise preditiva das notas de Engenharia no ENADE utilizando dados socioeconômicos (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-28052024-082941/pt-br.php
NLM
Guilhen BA. Avaliação de algoritmos para a análise preditiva das notas de Engenharia no ENADE utilizando dados socioeconômicos [Internet]. 2024 ;[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-28052024-082941/pt-br.php
Vancouver
Guilhen BA. Avaliação de algoritmos para a análise preditiva das notas de Engenharia no ENADE utilizando dados socioeconômicos [Internet]. 2024 ;[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-28052024-082941/pt-br.php
Artigo de periodico
Explainable machine learning to unveil detection mechanisms with au nanoisland-based surface-enhanced raman scattering for SARS-CoV-2 antigen detection (2024)
Pazin, Wallance Moreira ; Furini, Leonardo Negri; Braz, Daniel César ; Popolin Neto, Mário ; Fernandes, José Diego ; Constantino, Carlos José Leopoldo ; Oliveira Junior, Osvaldo Novais de
Source: ACS Applied Nano Materials. Unidades: IFSC, ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, COVID-19, EFEITO RAMAN
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ABNT
PAZIN, Wallance Moreira et al. Explainable machine learning to unveil detection mechanisms with au nanoisland-based surface-enhanced raman scattering for SARS-CoV-2 antigen detection. ACS Applied Nano Materials, v. 7, n. Ja 2024, p. 2335-2342, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1021/acsanm.3c05848. Acesso em: 20 jun. 2024.
APA
Pazin, W. M., Furini, L. N., Braz, D. C., Popolin Neto, M., Fernandes, J. D., Constantino, C. J. L., & Oliveira Junior, O. N. de. (2024). Explainable machine learning to unveil detection mechanisms with au nanoisland-based surface-enhanced raman scattering for SARS-CoV-2 antigen detection. ACS Applied Nano Materials, 7( Ja 2024), 2335-2342. doi:10.1021/acsanm.3c05848
NLM
Pazin WM, Furini LN, Braz DC, Popolin Neto M, Fernandes JD, Constantino CJL, Oliveira Junior ON de. Explainable machine learning to unveil detection mechanisms with au nanoisland-based surface-enhanced raman scattering for SARS-CoV-2 antigen detection [Internet]. ACS Applied Nano Materials. 2024 ; 7( Ja 2024): 2335-2342.[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acsanm.3c05848
Vancouver
Pazin WM, Furini LN, Braz DC, Popolin Neto M, Fernandes JD, Constantino CJL, Oliveira Junior ON de. Explainable machine learning to unveil detection mechanisms with au nanoisland-based surface-enhanced raman scattering for SARS-CoV-2 antigen detection [Internet]. ACS Applied Nano Materials. 2024 ; 7( Ja 2024): 2335-2342.[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acsanm.3c05848
Dissertação (Mestrado)
Seleção de Dados de Teste com Base na Aplicação de Testes de Mutação a Modelos de Árvore de Decisão (2024)
Silveira, Beatriz Nogueira Carvalho da; Souza, Simone do Rocio Senger de (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, SOFTWARES, QUALIDADE DE SOFTWARE
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ABNT
SILVEIRA, Beatriz Nogueira Carvalho da. Seleção de Dados de Teste com Base na Aplicação de Testes de Mutação a Modelos de Árvore de Decisão. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10062024-105606/. Acesso em: 20 jun. 2024.
APA
Silveira, B. N. C. da. (2024). Seleção de Dados de Teste com Base na Aplicação de Testes de Mutação a Modelos de Árvore de Decisão (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10062024-105606/
NLM
Silveira BNC da. Seleção de Dados de Teste com Base na Aplicação de Testes de Mutação a Modelos de Árvore de Decisão [Internet]. 2024 ;[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10062024-105606/
Vancouver
Silveira BNC da. Seleção de Dados de Teste com Base na Aplicação de Testes de Mutação a Modelos de Árvore de Decisão [Internet]. 2024 ;[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10062024-105606/
Artigo de periodico
DODFMiner: an automated tool for named entity recognition from Official Gazettes (2024)
Guimarães, Gabriel Mendes Ciriatico; Silva, Felipe X. Barbosa da; Queiroz, Andrei Lima ; Marcacini, Ricardo Marcondes ; Faleiros, Thiago de Paulo ; Borges, Vinicius Ruela Pereira ; Garcia, Luís Paulo Faina
Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC
Subjects: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, TRATAMENTO AUTOMÁTICO DE TEXTOS E DISCURSOS, RECONHECIMENTO DE TEXTO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
GUIMARÃES, Gabriel Mendes Ciriatico et al. DODFMiner: an automated tool for named entity recognition from Official Gazettes. Neurocomputing, v. 568, p. 1-12, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2023.127064. Acesso em: 20 jun. 2024.
APA
Guimarães, G. M. C., Silva, F. X. B. da, Queiroz, A. L., Marcacini, R. M., Faleiros, T. de P., Borges, V. R. P., & Garcia, L. P. F. (2024). DODFMiner: an automated tool for named entity recognition from Official Gazettes. Neurocomputing, 568, 1-12. doi:10.1016/j.neucom.2023.127064
NLM
Guimarães GMC, Silva FXB da, Queiroz AL, Marcacini RM, Faleiros T de P, Borges VRP, Garcia LPF. DODFMiner: an automated tool for named entity recognition from Official Gazettes [Internet]. Neurocomputing. 2024 ; 568 1-12.[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2023.127064
Vancouver
Guimarães GMC, Silva FXB da, Queiroz AL, Marcacini RM, Faleiros T de P, Borges VRP, Garcia LPF. DODFMiner: an automated tool for named entity recognition from Official Gazettes [Internet]. Neurocomputing. 2024 ; 568 1-12.[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2023.127064
Apresentacao sonora/cenica/entrevista
Seleção de grãos de café por inteligência artificial (2024)
Oliveira, Bruno Pereira de
Source: Jornal da USP. Unidade: IFSC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, MODELOS MATEMÁTICOS, FLUORESCÊNCIA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CAFÉ
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ABNT
OLIVEIRA, Bruno Pereira de. Seleção de grãos de café por inteligência artificial. Jornal da USP. São Paulo: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://jornal.usp.br/podcast/momento-tecnologia-64-dispositivo-para-tratamento-de-cancer-de-pele-diminui-espera-no-hospital/. Acesso em: 20 jun. 2024. , 2024
APA
Oliveira, B. P. de. (2024). Seleção de grãos de café por inteligência artificial. Jornal da USP. São Paulo: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://jornal.usp.br/podcast/momento-tecnologia-64-dispositivo-para-tratamento-de-cancer-de-pele-diminui-espera-no-hospital/
NLM
Oliveira BP de. Seleção de grãos de café por inteligência artificial [Internet]. Jornal da USP. 2024 ;(16 ja 2024. online):[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://jornal.usp.br/podcast/momento-tecnologia-64-dispositivo-para-tratamento-de-cancer-de-pele-diminui-espera-no-hospital/
Vancouver
Oliveira BP de. Seleção de grãos de café por inteligência artificial [Internet]. Jornal da USP. 2024 ;(16 ja 2024. online):[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://jornal.usp.br/podcast/momento-tecnologia-64-dispositivo-para-tratamento-de-cancer-de-pele-diminui-espera-no-hospital/
Artigo de periodico
On the advances in machine learning and complex network measures to an EEG dataset from DMT experiments (2024)
Alves, Caroline Lourenço ; Ciba, Manuel ; Toutain, Thaise Graziele Lima de ; Porto, Joel Augusto Moura ; Sena, Eduardo Pondé de ; Thielemann, Christiane ; Rodrigues, Francisco
Source: Journal of Physics: Complexity. Unidades: ICMC, IFSC
Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, TOPOLOGIA EM COMPUTAÇÃO, REDES NEURAIS, TEORIA DOS GRAFOS, CÓRTEX CEREBRAL (ANÁLISE), CÉREBRO (ANÁLISE;ESTUDO)
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ABNT
ALVES, Caroline Lourenço et al. On the advances in machine learning and complex network measures to an EEG dataset from DMT experiments. Journal of Physics: Complexity, v. 5, n. Ja 2024, p. 015002-1-015002-23, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1088/2632-072X/ad1c68. Acesso em: 20 jun. 2024.
APA
Alves, C. L., Ciba, M., Toutain, T. G. L. de, Porto, J. A. M., Sena, E. P. de, Thielemann, C., & Rodrigues, F. (2024). On the advances in machine learning and complex network measures to an EEG dataset from DMT experiments. Journal of Physics: Complexity, 5( Ja 2024), 015002-1-015002-23. doi:10.1088/2632-072X/ad1c68
NLM
Alves CL, Ciba M, Toutain TGL de, Porto JAM, Sena EP de, Thielemann C, Rodrigues F. On the advances in machine learning and complex network measures to an EEG dataset from DMT experiments [Internet]. Journal of Physics: Complexity. 2024 ; 5( Ja 2024): 015002-1-015002-23.[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-072X/ad1c68
Vancouver
Alves CL, Ciba M, Toutain TGL de, Porto JAM, Sena EP de, Thielemann C, Rodrigues F. On the advances in machine learning and complex network measures to an EEG dataset from DMT experiments [Internet]. Journal of Physics: Complexity. 2024 ; 5( Ja 2024): 015002-1-015002-23.[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-072X/ad1c68
Tese (Doutorado)
Bayesian network quantization method and structural learning (2024)
Ribeiro, Rafael Rodrigues Mendes; Maciel, Carlos Dias (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: ALGORITMOS, REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INFERÊNCIA BAYESIANA
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ABNT
RIBEIRO, Rafael Rodrigues Mendes. Bayesian network quantization method and structural learning. 2024. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-08032024-101119/. Acesso em: 20 jun. 2024.
APA
Ribeiro, R. R. M. (2024). Bayesian network quantization method and structural learning (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-08032024-101119/
NLM
Ribeiro RRM. Bayesian network quantization method and structural learning [Internet]. 2024 ;[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-08032024-101119/
Vancouver
Ribeiro RRM. Bayesian network quantization method and structural learning [Internet]. 2024 ;[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-08032024-101119/
Tese (Doutorado)
Classificação de minerais de ferro por espectroscopia Raman e aprendizado de máquina (2024)
Queiroz, Alfredo Antonio Alencar Exposito de; Andrade, Marcelo Barbosa de (Orientador)
Unidade: IFSC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ESPECTROSCOPIA RAMAN, MINERAIS METÁLICOS FERROSOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
QUEIROZ, Alfredo Antonio Alencar Exposito de. Classificação de minerais de ferro por espectroscopia Raman e aprendizado de máquina. 2024. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-20032024-092246/. Acesso em: 20 jun. 2024.
APA
Queiroz, A. A. A. E. de. (2024). Classificação de minerais de ferro por espectroscopia Raman e aprendizado de máquina (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-20032024-092246/
NLM
Queiroz AAAE de. Classificação de minerais de ferro por espectroscopia Raman e aprendizado de máquina [Internet]. 2024 ;[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-20032024-092246/
Vancouver
Queiroz AAAE de. Classificação de minerais de ferro por espectroscopia Raman e aprendizado de máquina [Internet]. 2024 ;[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-20032024-092246/
Artigo de periodico
Classification of sugarcane areas in Landsat images using machine learning algorithms (2024)
Barros, Ana Clara Arantes Villas Bôas de ; Silva, Marcelo Andrade ; Marques, Rodrigo Domiciano ; Lobos, Cristian Marcelo Villegas ; Luciano, Ana Cláudia dos Santos
Source: Brazilian Journal of Biometrics. Unidade: ESALQ
Subjects: ALGORITMOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CANA-DE-AÇÚCAR, COBERTURA DO SOLO, IMAGEAMENTO DE SATÉLITE, MAPEAMENTO DO SOLO, SENSORIAMENTO REMOTO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BARROS, Ana Clara Arantes Villas Bôas de et al. Classification of sugarcane areas in Landsat images using machine learning algorithms. Brazilian Journal of Biometrics, v. 42, p. 147–157, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.28951/bjb.v42i2.693. Acesso em: 20 jun. 2024.
APA
Barros, A. C. A. V. B. de, Silva, M. A., Marques, R. D., Lobos, C. M. V., & Luciano, A. C. dos S. (2024). Classification of sugarcane areas in Landsat images using machine learning algorithms. Brazilian Journal of Biometrics, 42, 147–157. doi:10.28951/bjb.v42i2.693
NLM
Barros ACAVB de, Silva MA, Marques RD, Lobos CMV, Luciano AC dos S. Classification of sugarcane areas in Landsat images using machine learning algorithms [Internet]. Brazilian Journal of Biometrics. 2024 ; 42 147–157.[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://doi.org/10.28951/bjb.v42i2.693
Vancouver
Barros ACAVB de, Silva MA, Marques RD, Lobos CMV, Luciano AC dos S. Classification of sugarcane areas in Landsat images using machine learning algorithms [Internet]. Brazilian Journal of Biometrics. 2024 ; 42 147–157.[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://doi.org/10.28951/bjb.v42i2.693
Dissertação (Mestrado)
Análise de agrupamentos para dados espectrais (2024)
Silva, João Pedro Alvarenga Ramos da; Andrade Filho, Mário de Castro (Orientador) ; Souza, Camila Pedroso Estevam de (coorient)
Unidade: INTER:ICMC-UFSCAR
Subjects: ESPECTROSCOPIA RAMAN, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, DADOS DE CONTAGEM
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SILVA, João Pedro Alvarenga Ramos da. Análise de agrupamentos para dados espectrais. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-15052024-091620/. Acesso em: 20 jun. 2024.
APA
Silva, J. P. A. R. da. (2024). Análise de agrupamentos para dados espectrais (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-15052024-091620/
NLM
Silva JPAR da. Análise de agrupamentos para dados espectrais [Internet]. 2024 ;[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-15052024-091620/
Vancouver
Silva JPAR da. Análise de agrupamentos para dados espectrais [Internet]. 2024 ;[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-15052024-091620/
Trabalho de evento
The lattice overparametrization paradigm for the machine learning of lattice operators (2024)
Marcondes, Diego ; Barrera, Junior
Source: Proceedings. Conference titles: International Conference on Discrete Geometry and Mathematical Morphology - DGMM. Unidade: IME
Subjects: PROCESSAMENTO DE IMAGENS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, OPERADORES
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ABNT
MARCONDES, Diego e BARRERA, Junior. The lattice overparametrization paradigm for the machine learning of lattice operators. 2024, Anais.. Cham: Springer, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-57793-2_16. Acesso em: 20 jun. 2024.
APA
Marcondes, D., & Barrera, J. (2024). The lattice overparametrization paradigm for the machine learning of lattice operators. In Proceedings. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-57793-2_16
NLM
Marcondes D, Barrera J. The lattice overparametrization paradigm for the machine learning of lattice operators [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-57793-2_16
Vancouver
Marcondes D, Barrera J. The lattice overparametrization paradigm for the machine learning of lattice operators [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-57793-2_16
Trabalho de evento-anais periodico
Implementation of machine learning study in Staphylococcus aureus’s FTIR spectra to antibiotic resistance identification (2024)
Patiño, Claudia Patricia Barrera ; Soares, Jennifer Machado ; Blanco, Kate Cristina ; Inada, Natalia Mayumi ; Bagnato, Vanderlei Salvador
Source: Proceedings of SPIE. Conference titles: Photonics West. Unidade: IFSC
Subjects: ÓPTICA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANTIBIÓTICOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PATIÑO, Claudia Patricia Barrera et al. Implementation of machine learning study in Staphylococcus aureus’s FTIR spectra to antibiotic resistance identification. Proceedings of SPIE. Bellingham: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1117/12.3001639. Acesso em: 20 jun. 2024. , 2024
APA
Patiño, C. P. B., Soares, J. M., Blanco, K. C., Inada, N. M., & Bagnato, V. S. (2024). Implementation of machine learning study in Staphylococcus aureus’s FTIR spectra to antibiotic resistance identification. Proceedings of SPIE. Bellingham: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. doi:10.1117/12.3001639
NLM
Patiño CPB, Soares JM, Blanco KC, Inada NM, Bagnato VS. Implementation of machine learning study in Staphylococcus aureus’s FTIR spectra to antibiotic resistance identification [Internet]. Proceedings of SPIE. 2024 ; 12822 1282202-1- 1282202-6.[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1117/12.3001639
Vancouver
Patiño CPB, Soares JM, Blanco KC, Inada NM, Bagnato VS. Implementation of machine learning study in Staphylococcus aureus’s FTIR spectra to antibiotic resistance identification [Internet]. Proceedings of SPIE. 2024 ; 12822 1282202-1- 1282202-6.[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1117/12.3001639
Artigo de periodico
Legal document segmentation and labeling through named entity recognition approaches (2024)
Guimarães, Gabriel Mendes Ciriatico ; Silva, Felipe Xavier Barbosa da ; Macêdo, Lucas de Almeida Bandeira ; Lisboa, Victor Hugo França ; Marcacini, Ricardo Marcondes ; Queiroz, Andrei Lima ; Borges, Vinicius Ruela Pereira ; Faleiros, Thiago de Paulo ; Garcia, Luís Paulo Faina
Source: Journal of Information and Data Management - JIDM. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE TEXTO, PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, TRATAMENTO AUTOMÁTICO DE TEXTOS E DISCURSOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
GUIMARÃES, Gabriel Mendes Ciriatico et al. Legal document segmentation and labeling through named entity recognition approaches. Journal of Information and Data Management - JIDM, v. 15, n. 1, p. 123-131, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.5753/jidm.2024.3368. Acesso em: 20 jun. 2024.
APA
Guimarães, G. M. C., Silva, F. X. B. da, Macêdo, L. de A. B., Lisboa, V. H. F., Marcacini, R. M., Queiroz, A. L., et al. (2024). Legal document segmentation and labeling through named entity recognition approaches. Journal of Information and Data Management - JIDM, 15( 1), 123-131. doi:10.5753/jidm.2024.3368
NLM
Guimarães GMC, Silva FXB da, Macêdo L de AB, Lisboa VHF, Marcacini RM, Queiroz AL, Borges VRP, Faleiros T de P, Garcia LPF. Legal document segmentation and labeling through named entity recognition approaches [Internet]. Journal of Information and Data Management - JIDM. 2024 ; 15( 1): 123-131.[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://doi.org/10.5753/jidm.2024.3368
Vancouver
Guimarães GMC, Silva FXB da, Macêdo L de AB, Lisboa VHF, Marcacini RM, Queiroz AL, Borges VRP, Faleiros T de P, Garcia LPF. Legal document segmentation and labeling through named entity recognition approaches [Internet]. Journal of Information and Data Management - JIDM. 2024 ; 15( 1): 123-131.[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://doi.org/10.5753/jidm.2024.3368
Artigo de periodico
Fine-tuning pre-trained neural networks for medical image classification in small clinical datasets (2024)
Spolaôr, Newton ; Lee, Huei Diana ; Mendes, Ana Isabel; Nogueira, Conceição Veloso; Parmezan, Antonio Rafael Sabino ; Takaki, Weber Shoity Resende ; Coy, Claudio Saddy Rodrigues ; Wu, Feng Chung; Fonseca-Pinto, Rui
Source: Multimedia Tools and Applications. Unidade: ICMC
Subjects: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, DIAGNÓSTICO POR COMPUTADOR, NEOPLASIAS CUTÂNEAS
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ABNT
SPOLAÔR, Newton et al. Fine-tuning pre-trained neural networks for medical image classification in small clinical datasets. Multimedia Tools and Applications, v. 83, n. 9, p. 27305-27329, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s11042-023-16529-w. Acesso em: 20 jun. 2024.
APA
Spolaôr, N., Lee, H. D., Mendes, A. I., Nogueira, C. V., Parmezan, A. R. S., Takaki, W. S. R., et al. (2024). Fine-tuning pre-trained neural networks for medical image classification in small clinical datasets. Multimedia Tools and Applications, 83( 9), 27305-27329. doi:10.1007/s11042-023-16529-w
NLM
Spolaôr N, Lee HD, Mendes AI, Nogueira CV, Parmezan ARS, Takaki WSR, Coy CSR, Wu FC, Fonseca-Pinto R. Fine-tuning pre-trained neural networks for medical image classification in small clinical datasets [Internet]. Multimedia Tools and Applications. 2024 ; 83( 9): 27305-27329.[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11042-023-16529-w
Vancouver
Spolaôr N, Lee HD, Mendes AI, Nogueira CV, Parmezan ARS, Takaki WSR, Coy CSR, Wu FC, Fonseca-Pinto R. Fine-tuning pre-trained neural networks for medical image classification in small clinical datasets [Internet]. Multimedia Tools and Applications. 2024 ; 83( 9): 27305-27329.[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11042-023-16529-w
Trabalho de evento
Simple and fast automatic prosodic segmentation of brazilian portuguese spontaneous speech (2024)
Craveiro, Giovana Meloni; Santos, Vinícius Gonçalves dos ; Dalalana, Gabriel José Pellisser ; Svartman, Flaviane Romani Fernandes ; Aluísio, Sandra Maria
Source: Proceedings. Conference titles: International Conference on Computational Processing of Portuguese - PROPOR. Unidades: FFLCH, ICMC, EESC
Subjects: SÍNTESE DE FALA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CORPUS, HEURÍSTICA, PORTUGUÊS DO BRASIL
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ABNT
CRAVEIRO, Giovana Meloni et al. Simple and fast automatic prosodic segmentation of brazilian portuguese spontaneous speech. 2024, Anais.. Stroudsburg: ACL, 2024. Disponível em: https://aclanthology.org/2024.propor-1.4/. Acesso em: 20 jun. 2024.
APA
Craveiro, G. M., Santos, V. G. dos, Dalalana, G. J. P., Svartman, F. R. F., & Aluísio, S. M. (2024). Simple and fast automatic prosodic segmentation of brazilian portuguese spontaneous speech. In Proceedings. Stroudsburg: ACL. Recuperado de https://aclanthology.org/2024.propor-1.4/
NLM
Craveiro GM, Santos VG dos, Dalalana GJP, Svartman FRF, Aluísio SM. Simple and fast automatic prosodic segmentation of brazilian portuguese spontaneous speech [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://aclanthology.org/2024.propor-1.4/
Vancouver
Craveiro GM, Santos VG dos, Dalalana GJP, Svartman FRF, Aluísio SM. Simple and fast automatic prosodic segmentation of brazilian portuguese spontaneous speech [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://aclanthology.org/2024.propor-1.4/
Artigo de periodico
Soundscape characterization using autoencoders and unsupervised learning (2024)
Nieto-Mora, Daniel Alexis ; Oliveira, Maria Cristina Ferreira de ; Sanchez-Giraldo, Camilo ; Duque-Muñoz, Leonardo ; Isaza-Narváez, Claudia ; Martínez-Vargas, Juan David
Source: Sensors. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, APRENDIZAGEM PROFUNDA, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ACÚSTICA, MONITORAMENTO AMBIENTAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
NIETO-MORA, Daniel Alexis et al. Soundscape characterization using autoencoders and unsupervised learning. Sensors, v. 24, n. 8, p. 1-21, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/s24082597. Acesso em: 20 jun. 2024.
APA
Nieto-Mora, D. A., Oliveira, M. C. F. de, Sanchez-Giraldo, C., Duque-Muñoz, L., Isaza-Narváez, C., & Martínez-Vargas, J. D. (2024). Soundscape characterization using autoencoders and unsupervised learning. Sensors, 24( 8), 1-21. doi:https://doi.org/10.3390/s24082597
NLM
Nieto-Mora DA, Oliveira MCF de, Sanchez-Giraldo C, Duque-Muñoz L, Isaza-Narváez C, Martínez-Vargas JD. Soundscape characterization using autoencoders and unsupervised learning [Internet]. Sensors. 2024 ; 24( 8): 1-21.[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://doi.org/10.3390/s24082597
Vancouver
Nieto-Mora DA, Oliveira MCF de, Sanchez-Giraldo C, Duque-Muñoz L, Isaza-Narváez C, Martínez-Vargas JD. Soundscape characterization using autoencoders and unsupervised learning [Internet]. Sensors. 2024 ; 24( 8): 1-21.[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://doi.org/10.3390/s24082597
Artigo de periodico
Applying machine learning to understand the relationship between body weight and beak and nail dimensions in broiler chickens (2024)
Nazareno, Aérica Cirqueira ; Silveira, Robson Mateus Freitas ; Sakamoto, Karina Suemi ; Frankin, Joana Beatriz Bellas; Silva, Iran José Oliveira da
Source: Italian Journal of Animal Science. Unidades: ESALQ, EESC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BICO, FRANGOS DE CORTE, MORFOLOGIA ANIMAL, PESOS E MEDIDAS CORPORAIS, UNHAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
NAZARENO, Aérica Cirqueira et al. Applying machine learning to understand the relationship between body weight and beak and nail dimensions in broiler chickens. Italian Journal of Animal Science, v. 23, n. 1, p. 859–867, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/1828051X.2024.2339432. Acesso em: 20 jun. 2024.
APA
Nazareno, A. C., Silveira, R. M. F., Sakamoto, K. S., Frankin, J. B. B., & Silva, I. J. O. da. (2024). Applying machine learning to understand the relationship between body weight and beak and nail dimensions in broiler chickens. Italian Journal of Animal Science, 23( 1), 859–867. doi:10.1080/1828051X.2024.2339432
NLM
Nazareno AC, Silveira RMF, Sakamoto KS, Frankin JBB, Silva IJO da. Applying machine learning to understand the relationship between body weight and beak and nail dimensions in broiler chickens [Internet]. Italian Journal of Animal Science. 2024 ; 23( 1): 859–867.[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1080/1828051X.2024.2339432
Vancouver
Nazareno AC, Silveira RMF, Sakamoto KS, Frankin JBB, Silva IJO da. Applying machine learning to understand the relationship between body weight and beak and nail dimensions in broiler chickens [Internet]. Italian Journal of Animal Science. 2024 ; 23( 1): 859–867.[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1080/1828051X.2024.2339432

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