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GONÇALVES, Thales. Graph Neural Networks contributions and advancements. 2024. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16072024-103201/. Acesso em: 10 nov. 2024.
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GILER, Andres Gabriel Delgado. Study of cosmic-ray composition with Imaging Atmospheric Cherenkov Telescopes. 2024. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76134/tde-26042024-113543/. Acesso em: 10 nov. 2024.
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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: 10 nov. 2024.
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Gôlo MPS, Moraes Junior MI de, Goularte R, Marcacini RM. Unsupervised heterogeneous graph neural networks for one-class tasks: exploring early fusion operators [Internet]. Journal on Interactive Systems. 2024 ; 15( 1): 517-529.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.5753/jis.2024.4109
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CARVALHO, William Orivaldo Faria et al. Toward machine-learning-accelerated design of all-dielectric magnetophotonic nanostructures. ACS Applied Materials and Interfaces, v. 16, n. 32, p. 42828-42834 + supporting information, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1021/acsami.4c06740. Acesso em: 10 nov. 2024.
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INACIO, Anna Cristina Cavallari e MENDONÇA, Cleber Renato e MISOGUTI, Lino. Artificial neural network for predicting nonlinear optical properties of organic molecules. 2024, Anais.. Rio de Janeiro: Sociedade Brasileira de Pesquisa em Materiais - SBPMat, 2024. Disponível em: https://www.eventweb.com.br/xxiisbpmat/specific-files/manuscripts/xxiisbpmat/700_1712589626.pdf. Acesso em: 10 nov. 2024.
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Inacio ACC, Mendonça CR, Misoguti L. Artificial neural network for predicting nonlinear optical properties of organic molecules [Internet]. Presentation program. 2024 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://www.eventweb.com.br/xxiisbpmat/specific-files/manuscripts/xxiisbpmat/700_1712589626.pdf
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ZIELINSKI, Kallil Miguel Caparroz et al. Exploring neighborhood variancy for rule search optimization in life-like network automata. 2024, Anais.. Piscataway: Institute of Electrical and Electronic Engineers - IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/ICPRS62101.2024.10677825. Acesso em: 10 nov. 2024.
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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: 10 nov. 2024.
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MARCONDES, Diego e FELDMAN, Mariana de Sousa e BARRERA, Junior. An algorithm to train unrestricted sequential discrete morphological neural networks. 2024, Anais.. Cham: Springer, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-57793-2_14. Acesso em: 10 nov. 2024.
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Fares RT, Vicentim ACM, Scabini LF dos S, Zielinski KMC, Jennane R, Bruno OM, Ribas LC. Randomized encoding ensemble: a new approach for texture representation [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IWSSIP62407.2024.10634030
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Fares RT, Vicentim ACM, Scabini LF dos S, Zielinski KMC, Jennane R, Bruno OM, Ribas LC. Randomized encoding ensemble: a new approach for texture representation [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IWSSIP62407.2024.10634030
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ABNT
MARTINS, Luan Vinicius de Carvalho e DONGHONG, Ji e LIANG, Zhao. Modelling graph neural network by aggregating the activation maps of self-organizing map. 2024, Anais.. Piscataway: IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN60899.2024.10650514. Acesso em: 10 nov. 2024.
APA
Martins, L. V. de C., Donghong, J., & Liang, Z. (2024). Modelling graph neural network by aggregating the activation maps of self-organizing map. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/IJCNN60899.2024.10650514
NLM
Martins LV de C, Donghong J, Liang Z. Modelling graph neural network by aggregating the activation maps of self-organizing map [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN60899.2024.10650514
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Martins LV de C, Donghong J, Liang Z. Modelling graph neural network by aggregating the activation maps of self-organizing map [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN60899.2024.10650514
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ABNT
SANTOS, Ruan Robert Bispo dos. Fusão sensorial aplicada à detecção 3D de obstáculos sob condições adversas. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-01112024-104925/. Acesso em: 10 nov. 2024.
APA
Santos, R. R. B. dos. (2024). Fusão sensorial aplicada à detecção 3D de obstáculos sob condições adversas (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-01112024-104925/
NLM
Santos RRB dos. Fusão sensorial aplicada à detecção 3D de obstáculos sob condições adversas [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-01112024-104925/
Vancouver
Santos RRB dos. Fusão sensorial aplicada à detecção 3D de obstáculos sob condições adversas [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-01112024-104925/