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Artigo de periodico
A deep learning workflow enhanced with optical flow fields for flood risk estimation (2024)
Ranieri, Caetano Mazzoni ; Souza, Thais Luiza Donega e ; Nishijima, Marislei ; Krishnamachari, Bhaskar ; Ueyama, Jó
Fonte: Applied Intelligence. Unidades: ICMC, IRI, EACH
Assuntos: ENCHENTES URBANAS, APRENDIZAGEM PROFUNDA, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, VISÃO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS
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ABNT
RANIERI, Caetano Mazzoni et al. A deep learning workflow enhanced with optical flow fields for flood risk estimation. Applied Intelligence, v. 54, p. 5536-5557, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10489-024-05466-2. Acesso em: 10 set. 2024.
APA
Ranieri, C. M., Souza, T. L. D. e, Nishijima, M., Krishnamachari, B., & Ueyama, J. (2024). A deep learning workflow enhanced with optical flow fields for flood risk estimation. Applied Intelligence, 54, 5536-5557. doi:10.1007/s10489-024-05466-2
NLM
Ranieri CM, Souza TLD e, Nishijima M, Krishnamachari B, Ueyama J. A deep learning workflow enhanced with optical flow fields for flood risk estimation [Internet]. Applied Intelligence. 2024 ; 54 5536-5557.[citado 2024 set. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10489-024-05466-2
Vancouver
Ranieri CM, Souza TLD e, Nishijima M, Krishnamachari B, Ueyama J. A deep learning workflow enhanced with optical flow fields for flood risk estimation [Internet]. Applied Intelligence. 2024 ; 54 5536-5557.[citado 2024 set. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10489-024-05466-2
Tese (Doutorado)
Study of cosmic-ray composition with Imaging Atmospheric Cherenkov Telescopes (2024)
Giler, Andres Gabriel Delgado; Souza, Vitor de (Orientador); Peletier, Reynier (Orientador)
Unidade: IFSC
Assuntos: ASTROFÍSICA, TELESCÓPIOS, REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
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 set. 2024.
APA
Giler, A. G. D. (2024). Study of cosmic-ray composition with Imaging Atmospheric Cherenkov Telescopes (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76134/tde-26042024-113543/
NLM
Giler AGD. Study of cosmic-ray composition with Imaging Atmospheric Cherenkov Telescopes [Internet]. 2024 ;[citado 2024 set. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76134/tde-26042024-113543/
Vancouver
Giler AGD. Study of cosmic-ray composition with Imaging Atmospheric Cherenkov Telescopes [Internet]. 2024 ;[citado 2024 set. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76134/tde-26042024-113543/
Tese (Doutorado)
Graph Neural Networks contributions and advancements (2024)
Gonçalves, Thales ; Nonato, Luis Gustavo (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, GRAFOS ALEATÓRIOS
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ABNT
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 set. 2024.
APA
Gonçalves, T. (2024). Graph Neural Networks contributions and advancements (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16072024-103201/
NLM
Gonçalves T. Graph Neural Networks contributions and advancements [Internet]. 2024 ;[citado 2024 set. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16072024-103201/
Vancouver
Gonçalves T. Graph Neural Networks contributions and advancements [Internet]. 2024 ;[citado 2024 set. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16072024-103201/
Tese (Doutorado)
Leveraging Modular Architectures and End-to-End Learning for Autonomous Driving in Unmapped Environments (2024)
Rosero, Luis Alberto Rosero ; Osório, Fernando Santos (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: VEÍCULOS AUTÔNOMOS, TRAJETÓRIA, TOMADA DE DECISÃO, PREDIÇÃO, REDES NEURAIS, PERCEPÇÃO
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ABNT
ROSERO, Luis Alberto Rosero. Leveraging Modular Architectures and End-to-End Learning for Autonomous Driving in Unmapped Environments. 2024. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-09082024-163642/. Acesso em: 10 set. 2024.
APA
Rosero, L. A. R. (2024). Leveraging Modular Architectures and End-to-End Learning for Autonomous Driving in Unmapped Environments (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-09082024-163642/
NLM
Rosero LAR. Leveraging Modular Architectures and End-to-End Learning for Autonomous Driving in Unmapped Environments [Internet]. 2024 ;[citado 2024 set. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-09082024-163642/
Vancouver
Rosero LAR. Leveraging Modular Architectures and End-to-End Learning for Autonomous Driving in Unmapped Environments [Internet]. 2024 ;[citado 2024 set. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-09082024-163642/
Dissertação (Mestrado)
Ocean current estimation for a Turret-Moored FPSO using neural networks (2024)
Dias, Pedro Felipe Lavra; Tannuri, Eduardo Aoun (Orientador) ; Costa, Anna Helena Reali (coorient)
Unidade: EP
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CORRENTES OCEÂNICAS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, REDES NEURAIS
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ABNT
DIAS, Pedro Felipe Lavra. Ocean current estimation for a Turret-Moored FPSO using neural networks. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-20082024-113409/pt-br.php. Acesso em: 10 set. 2024.
APA
Dias, P. F. L. (2024). Ocean current estimation for a Turret-Moored FPSO using neural networks (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-20082024-113409/pt-br.php
NLM
Dias PFL. Ocean current estimation for a Turret-Moored FPSO using neural networks [Internet]. 2024 ;[citado 2024 set. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-20082024-113409/pt-br.php
Vancouver
Dias PFL. Ocean current estimation for a Turret-Moored FPSO using neural networks [Internet]. 2024 ;[citado 2024 set. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-20082024-113409/pt-br.php
Artigo de periodico
Toward machine-learning-accelerated design of all-dielectric magnetophotonic nanostructures (2024)
Carvalho, William Orivaldo Faria ; Taier Filho, Marcio Tulio Aiex; Oliveira Junior, Osvaldo Novais de ; Mejía-Salazar, Jorge Ricardo ; Figueiredo, Felipe Augusto Pereira de
Fonte: ACS Applied Materials and Interfaces. Unidade: IFSC
Assuntos: MATERIAIS NANOESTRUTURADOS, MAGNETISMO, REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
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 set. 2024.
APA
Carvalho, W. O. F., Taier Filho, M. T. A., Oliveira Junior, O. N. de, Mejía-Salazar, J. R., & Figueiredo, F. A. P. de. (2024). Toward machine-learning-accelerated design of all-dielectric magnetophotonic nanostructures. ACS Applied Materials and Interfaces, 16( 32), 42828-42834 + supporting information. doi:10.1021/acsami.4c06740
NLM
Carvalho WOF, Taier Filho MTA, Oliveira Junior ON de, Mejía-Salazar JR, Figueiredo FAP de. Toward machine-learning-accelerated design of all-dielectric magnetophotonic nanostructures [Internet]. ACS Applied Materials and Interfaces. 2024 ; 16( 32): 42828-42834 + supporting information.[citado 2024 set. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acsami.4c06740
Vancouver
Carvalho WOF, Taier Filho MTA, Oliveira Junior ON de, Mejía-Salazar JR, Figueiredo FAP de. Toward machine-learning-accelerated design of all-dielectric magnetophotonic nanostructures [Internet]. ACS Applied Materials and Interfaces. 2024 ; 16( 32): 42828-42834 + supporting information.[citado 2024 set. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acsami.4c06740
Artigo de periodico
Spiral wave dynamics in a neuronal network model (2024)
Souza, Diogo Leonai M ; Protachevicz, Paulo Ricardo ; Batista, Antonio Marcos ; Caldas, Iberê Luiz
Fonte: Journal of Physics: Complexity. Unidade: IF
Assuntos: REDES NEURAIS, NEUROCIÊNCIAS
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ABNT
SOUZA, Diogo Leonai M et al. Spiral wave dynamics in a neuronal network model. Journal of Physics: Complexity, v. 5, n. 2, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1088/2632-072X/ad42f6. Acesso em: 10 set. 2024.
APA
Souza, D. L. M., Protachevicz, P. R., Batista, A. M., & Caldas, I. L. (2024). Spiral wave dynamics in a neuronal network model. Journal of Physics: Complexity, 5( 2). doi:10.1088/2632-072X/ad42f6
NLM
Souza DLM, Protachevicz PR, Batista AM, Caldas IL. Spiral wave dynamics in a neuronal network model [Internet]. Journal of Physics: Complexity. 2024 ; 5( 2):[citado 2024 set. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-072X/ad42f6
Vancouver
Souza DLM, Protachevicz PR, Batista AM, Caldas IL. Spiral wave dynamics in a neuronal network model [Internet]. Journal of Physics: Complexity. 2024 ; 5( 2):[citado 2024 set. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-072X/ad42f6
Trabalho de evento-anais periodico
Bipartite graph coarsening for text classification using graph neural networks (2024)
Santos, Nícolas Roque dos ; Minatel, Diego ; Valejo, Alan Demetrius Baria ; Lopes, Alneu de Andrade
Fonte: Lecture Notes in Computer Science. Nome do evento: Iberoamerican Congress on Pattern Recognition - CIARP. Unidade: ICMC
Assuntos: MINERAÇÃO DE DADOS, REDES NEURAIS
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ABNT
SANTOS, Nícolas Roque dos et al. Bipartite graph coarsening for text classification using graph neural networks. Lecture Notes in Computer Science. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-49018-7_42. Acesso em: 10 set. 2024. , 2024
APA
Santos, N. R. dos, Minatel, D., Valejo, A. D. B., & Lopes, A. de A. (2024). Bipartite graph coarsening for text classification using graph neural networks. Lecture Notes in Computer Science. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-49018-7_42
NLM
Santos NR dos, Minatel D, Valejo ADB, Lopes A de A. Bipartite graph coarsening for text classification using graph neural networks [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2024 ; 14469 589-604.[citado 2024 set. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-49018-7_42
Vancouver
Santos NR dos, Minatel D, Valejo ADB, Lopes A de A. Bipartite graph coarsening for text classification using graph neural networks [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2024 ; 14469 589-604.[citado 2024 set. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-49018-7_42
Artigo de periodico
Unsupervised heterogeneous graph neural networks for one-class tasks: exploring early fusion operators (2024)
Gôlo, Marcos Paulo Silva ; Moraes Junior, Marcelo Isaias de ; Goularte, Rudinei ; Marcacini, Ricardo Marcondes
Fonte: Journal on Interactive Systems. Unidade: ICMC
Assuntos: REDES NEURAIS, TEORIA DOS GRAFOS
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ABNT
GÔLO, Marcos Paulo Silva et al. Unsupervised heterogeneous graph neural networks for one-class tasks: exploring early fusion operators. Journal on Interactive Systems, v. 15, n. 1, p. 517-529, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.5753/jis.2024.4109. Acesso em: 10 set. 2024.
APA
Gôlo, M. P. S., Moraes Junior, M. I. de, Goularte, R., & Marcacini, R. M. (2024). Unsupervised heterogeneous graph neural networks for one-class tasks: exploring early fusion operators. Journal on Interactive Systems, 15( 1), 517-529. doi:10.5753/jis.2024.4109
NLM
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 set. 10 ] Available from: https://doi.org/10.5753/jis.2024.4109
Vancouver
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 set. 10 ] Available from: https://doi.org/10.5753/jis.2024.4109
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
Fonte: Journal of Physics: Complexity. Unidades: ICMC, IFSC
Assuntos: 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: 10 set. 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 set. 10 ] 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 set. 10 ] 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
Assuntos: ALGORITMOS, REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INFERÊNCIA BAYESIANA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 10 set. 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 set. 10 ] 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 set. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-08032024-101119/
Trabalho de evento
An algorithm to train unrestricted sequential discrete morphological neural networks (2024)
Marcondes, Diego ; Feldman, Mariana de Sousa ; Barrera, Junior
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Conference on Discrete Geometry and Mathematical Morphology - DGMM. Unidade: IME
Assuntos: PROCESSAMENTO DE IMAGENS, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
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 set. 2024.
APA
Marcondes, D., Feldman, M. de S., & Barrera, J. (2024). An algorithm to train unrestricted sequential discrete morphological neural networks. In Proceedings. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-57793-2_14
NLM
Marcondes D, Feldman M de S, Barrera J. An algorithm to train unrestricted sequential discrete morphological neural networks [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 set. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-57793-2_14
Vancouver
Marcondes D, Feldman M de S, Barrera J. An algorithm to train unrestricted sequential discrete morphological neural networks [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 set. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-57793-2_14
Artigo de periodico
Aprendizado profundo aplicado à classificação de doenças foliares do milho (2024)
Ariza, Vinicius Matheus Pimentel; Bruno, Odemir Martinez
Fonte: Revista Brasileira de Computação Aplicada. Unidade: IFSC
Assuntos: RESOLUÇÃO DE PROBLEMAS, AGRICULTURA, REDES NEURAIS, APRENDIZAGEM PROFUNDA, MILHO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ARIZA, Vinicius Matheus Pimentel e BRUNO, Odemir Martinez. Aprendizado profundo aplicado à classificação de doenças foliares do milho. Revista Brasileira de Computação Aplicada, v. 16, n. 2, p. 75-87, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.5335/rbca.v16i2.15390. Acesso em: 10 set. 2024.
APA
Ariza, V. M. P., & Bruno, O. M. (2024). Aprendizado profundo aplicado à classificação de doenças foliares do milho. Revista Brasileira de Computação Aplicada, 16( 2), 75-87. doi:10.5335/rbca.v16i2.15390
NLM
Ariza VMP, Bruno OM. Aprendizado profundo aplicado à classificação de doenças foliares do milho [Internet]. Revista Brasileira de Computação Aplicada. 2024 ; 16( 2): 75-87.[citado 2024 set. 10 ] Available from: https://doi.org/10.5335/rbca.v16i2.15390
Vancouver
Ariza VMP, Bruno OM. Aprendizado profundo aplicado à classificação de doenças foliares do milho [Internet]. Revista Brasileira de Computação Aplicada. 2024 ; 16( 2): 75-87.[citado 2024 set. 10 ] Available from: https://doi.org/10.5335/rbca.v16i2.15390
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
Fonte: Multimedia Tools and Applications. Unidade: ICMC
Assuntos: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, DIAGNÓSTICO POR COMPUTADOR, NEOPLASIAS CUTÂNEAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 10 set. 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 set. 10 ] 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 set. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11042-023-16529-w
Trabalho de evento
Randomized encoding ensemble: a new approach for texture representation (2024)
Fares, Ricardo Trivizan; Vicentim, Ana Catarina Marques; Scabini, Leonardo Felipe dos Santos; Zielinski, Kallil Miguel Caparroz; Jennane, Rachid; Bruno, Odemir Martinez; Ribas, Lucas Correia
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Conference on Systems, Signals and Image Processing - IWSSIP. Unidade: IFSC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, PLANTAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
FARES, Ricardo Trivizan et al. Randomized encoding ensemble: a new approach for texture representation. 2024, Anais.. Piscataway: Institute of Electrical and Electronic Engineers - IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IWSSIP62407.2024.10634030. Acesso em: 10 set. 2024.
APA
Fares, R. T., Vicentim, A. C. M., Scabini, L. F. dos S., Zielinski, K. M. C., Jennane, R., Bruno, O. M., & Ribas, L. C. (2024). Randomized encoding ensemble: a new approach for texture representation. In Proceedings. Piscataway: Institute of Electrical and Electronic Engineers - IEEE. doi:10.1109/IWSSIP62407.2024.10634030
NLM
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 set. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IWSSIP62407.2024.10634030
Vancouver
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 set. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IWSSIP62407.2024.10634030
Artigo de periodico
Serotonergic neuromodulation of synaptic plasticity (2024)
Higa, Guilherme Shigueto Vilar ; Viana, Felipe José Costa ; Oliveira, José Francis de ; Cruvinel, Emily ; Franchin, Thainá Soares ; Marcourakis, Tania ; Ulrich, Henning ; De Pasquale, Roberto
Fonte: Neuropharmacology. Unidades: FCF, IQ, ICB
Assuntos: REDES NEURAIS, MEMÓRIA, PLASTICIDADE NEURONAL, SINAPSE, SEROTONINA, COGNIÇÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
HIGA, Guilherme Shigueto Vilar et al. Serotonergic neuromodulation of synaptic plasticity. Neuropharmacology, v. 257, p. 1-35 art. 110036, 2024Tradução . . Disponível em: https://dx.doi.org/10.1016/j.neuropharm.2024.110036. Acesso em: 10 set. 2024.
APA
Higa, G. S. V., Viana, F. J. C., Oliveira, J. F. de, Cruvinel, E., Franchin, T. S., Marcourakis, T., et al. (2024). Serotonergic neuromodulation of synaptic plasticity. Neuropharmacology, 257, 1-35 art. 110036. doi:10.1016/j.neuropharm.2024.110036
NLM
Higa GSV, Viana FJC, Oliveira JF de, Cruvinel E, Franchin TS, Marcourakis T, Ulrich H, De Pasquale R. Serotonergic neuromodulation of synaptic plasticity [Internet]. Neuropharmacology. 2024 ; 257 1-35 art. 110036.[citado 2024 set. 10 ] Available from: https://dx.doi.org/10.1016/j.neuropharm.2024.110036
Vancouver
Higa GSV, Viana FJC, Oliveira JF de, Cruvinel E, Franchin TS, Marcourakis T, Ulrich H, De Pasquale R. Serotonergic neuromodulation of synaptic plasticity [Internet]. Neuropharmacology. 2024 ; 257 1-35 art. 110036.[citado 2024 set. 10 ] Available from: https://dx.doi.org/10.1016/j.neuropharm.2024.110036
Trabalho de evento
Machine learning techniques for improving multiclass anomaly detection on conveyor belts (2024)
Matos, Saulo Neves ; Coletti, Otavio Ferracioli ; Zimmer, Rafael; Ugucioni Filho, Fernando; Carvalho, Ricardo C. C. L. de; Silva, Victor Rodrigues da; Franco, Jorge Luiz; Pinto, Thomas Vargas Barsante e ; Barros, Luiz Guilherme Dias de ; Ranieri, Caetano Mazzoni ; Lopes, Bruno Eduardo; Silva, Diego Furtado ; Ueyama, Jó ; Pessin, Gustavo
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference - I2MTC. Unidades: ICMC, EESC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, MANUTENÇÃO PREDITIVA, TRANSPORTADORES DE CORREIA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MATOS, Saulo Neves et al. Machine learning techniques for improving multiclass anomaly detection on conveyor belts. 2024, Anais.. Piscataway: IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/I2MTC60896.2024.10561167. Acesso em: 10 set. 2024.
APA
Matos, S. N., Coletti, O. F., Zimmer, R., Ugucioni Filho, F., Carvalho, R. C. C. L. de, Silva, V. R. da, et al. (2024). Machine learning techniques for improving multiclass anomaly detection on conveyor belts. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/I2MTC60896.2024.10561167
NLM
Matos SN, Coletti OF, Zimmer R, Ugucioni Filho F, Carvalho RCCL de, Silva VR da, Franco JL, Pinto TVB e, Barros LGD de, Ranieri CM, Lopes BE, Silva DF, Ueyama J, Pessin G. Machine learning techniques for improving multiclass anomaly detection on conveyor belts [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 set. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1109/I2MTC60896.2024.10561167
Vancouver
Matos SN, Coletti OF, Zimmer R, Ugucioni Filho F, Carvalho RCCL de, Silva VR da, Franco JL, Pinto TVB e, Barros LGD de, Ranieri CM, Lopes BE, Silva DF, Ueyama J, Pessin G. Machine learning techniques for improving multiclass anomaly detection on conveyor belts [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 set. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1109/I2MTC60896.2024.10561167
Artigo de periodico
Color-texture classification based on spatio-spectral complex network representations (2024)
Ribas, Lucas Correia ; Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Condori, Rayner Harold Montes ; Bruno, Odemir Martinez
Fonte: Physica A. Unidades: IFSC, ICMC
Assuntos: REDES NEURAIS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, APRENDIZAGEM PROFUNDA, REDES COMPLEXAS, TEXTURA
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ABNT
RIBAS, Lucas Correia et al. Color-texture classification based on spatio-spectral complex network representations. Physica A, v. 635, p. 129518-1-129518-15, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.physa.2024.129518. Acesso em: 10 set. 2024.
APA
Ribas, L. C., Scabini, L. F. dos S., Condori, R. H. M., & Bruno, O. M. (2024). Color-texture classification based on spatio-spectral complex network representations. Physica A, 635, 129518-1-129518-15. doi:10.1016/j.physa.2024.129518
NLM
Ribas LC, Scabini LF dos S, Condori RHM, Bruno OM. Color-texture classification based on spatio-spectral complex network representations [Internet]. Physica A. 2024 ; 635 129518-1-129518-15.[citado 2024 set. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2024.129518
Vancouver
Ribas LC, Scabini LF dos S, Condori RHM, Bruno OM. Color-texture classification based on spatio-spectral complex network representations [Internet]. Physica A. 2024 ; 635 129518-1-129518-15.[citado 2024 set. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2024.129518
Dissertação (Mestrado)
Inteligência artificial aplicada em séries temporais (2024)
Martins, Daniel Walter de Paula; Iambartsev, Anatoli (Orientador)
Unidade: IME
Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZAGEM PROFUNDA, REDES NEURAIS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MARTINS, Daniel Walter de Paula. Inteligência artificial aplicada em séries temporais. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-08042024-094807/. Acesso em: 10 set. 2024.
APA
Martins, D. W. de P. (2024). Inteligência artificial aplicada em séries temporais (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-08042024-094807/
NLM
Martins DW de P. Inteligência artificial aplicada em séries temporais [Internet]. 2024 ;[citado 2024 set. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-08042024-094807/
Vancouver
Martins DW de P. Inteligência artificial aplicada em séries temporais [Internet]. 2024 ;[citado 2024 set. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-08042024-094807/
Dissertação (Mestrado)
Internal representations analysis in spiking neural networks (2024)
Sant'Ana, João Henrique de; Alfonso, Nestor Felipe Caticha (Orientador)
Unidade: IF
Assunto: REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SANT'ANA, João Henrique de. Internal representations analysis in spiking neural networks. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-17062024-144329/. Acesso em: 10 set. 2024.
APA
Sant'Ana, J. H. de. (2024). Internal representations analysis in spiking neural networks (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-17062024-144329/
NLM
Sant'Ana JH de. Internal representations analysis in spiking neural networks [Internet]. 2024 ;[citado 2024 set. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-17062024-144329/
Vancouver
Sant'Ana JH de. Internal representations analysis in spiking neural networks [Internet]. 2024 ;[citado 2024 set. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-17062024-144329/

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