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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

    Source: Applied Intelligence. Unidades: ICMC, IRI, EACH

    Subjects: ENCHENTES URBANAS, APRENDIZAGEM PROFUNDA, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, VISÃO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS

    Acesso à fonteDOIHow to cite
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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: 14 ago. 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 ago. 14 ] 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 ago. 14 ] 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

    Subjects: ASTROFÍSICA, TELESCÓPIOS, REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
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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: 14 ago. 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 ago. 14 ] 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 ago. 14 ] 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

    Subjects: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, GRAFOS ALEATÓRIOS

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
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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: 14 ago. 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 ago. 14 ] 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 ago. 14 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16072024-103201/

  • 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

    Source: Journal on Interactive Systems. Unidade: ICMC

    Subjects: REDES NEURAIS, TEORIA DOS GRAFOS

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
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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: 14 ago. 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 ago. 14 ] 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 ago. 14 ] Available from: https://doi.org/10.5753/jis.2024.4109

  • 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

    Source: Lecture Notes in Computer Science. Conference titles: Iberoamerican Congress on Pattern Recognition - CIARP. Unidade: ICMC

    Subjects: MINERAÇÃO DE DADOS, REDES NEURAIS

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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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: 14 ago. 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 ago. 14 ] 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 ago. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-49018-7_42

  • 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)

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • 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: 14 ago. 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 ago. 14 ] 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 ago. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-072X/ad1c68

  • 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

    Source: Journal of Physics: Complexity. Unidade: IF

    Subjects: REDES NEURAIS, NEUROCIÊNCIAS

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
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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: 14 ago. 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 ago. 14 ] 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 ago. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-072X/ad42f6

  • 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

    Subjects: VEÍCULOS AUTÔNOMOS, TRAJETÓRIA, TOMADA DE DECISÃO, PREDIÇÃO, REDES NEURAIS, PERCEPÇÃO

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • 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: 14 ago. 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 ago. 14 ] 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 ago. 14 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-09082024-163642/

  • 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

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    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: 14 ago. 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 ago. 14 ] 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 ago. 14 ] 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

    Source: Proceedings. Conference titles: International Conference on Discrete Geometry and Mathematical Morphology - DGMM. Unidade: IME

    Subjects: PROCESSAMENTO DE IMAGENS, REDES NEURAIS

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    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: 14 ago. 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 ago. 14 ] 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 ago. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-57793-2_14

  • 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

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    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: 14 ago. 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 ago. 14 ] 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 ago. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11042-023-16529-w

  • 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

    Source: Neuropharmacology. Unidades: FCF, IQ, ICB

    Subjects: REDES NEURAIS, MEMÓRIA, PLASTICIDADE NEURONAL, SINAPSE, SEROTONINA, COGNIÇÃO

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    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: 14 ago. 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 ago. 14 ] 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 ago. 14 ] 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

    Source: Proceedings. Conference titles: IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference - I2MTC. Unidades: ICMC, EESC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, MANUTENÇÃO PREDITIVA, TRANSPORTADORES DE CORREIA

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    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: 14 ago. 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 ago. 14 ] 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 ago. 14 ] 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

    Source: Physica A. Unidades: IFSC, ICMC

    Subjects: REDES NEURAIS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, APRENDIZAGEM PROFUNDA, REDES COMPLEXAS, TEXTURA

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • 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: 14 ago. 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 ago. 14 ] 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 ago. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2024.129518

  • Artigo de periodico

    Aprendizado profundo aplicado à classificação de doenças foliares do milho (2024)

    Ariza, Vinicius Matheus Pimentel; Bruno, Odemir Martinez

    Source: Revista Brasileira de Computação Aplicada. Unidade: IFSC

    Subjects: RESOLUÇÃO DE PROBLEMAS, AGRICULTURA, REDES NEURAIS, APRENDIZAGEM PROFUNDA, MILHO

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
    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: 14 ago. 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 ago. 14 ] 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 ago. 14 ] Available from: https://doi.org/10.5335/rbca.v16i2.15390

  • Dissertação (Mestrado)

    Inteligência artificial aplicada em séries temporais (2024)

    Martins, Daniel Walter de Paula; Iambartsev, Anatoli (Orientador)

    Unidade: IME

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZAGEM PROFUNDA, REDES NEURAIS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    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: 14 ago. 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 ago. 14 ] 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 ago. 14 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-08042024-094807/

  • Dissertação (Mestrado)

    Desenvolvimento de estratégias de controle aproximado por faixas e com restrições utilizando redes neurais artificiais (2024)

    Santos, Alef Tenorio; Odloak, Darci (Orientador)

    Unidade: EP

    Assunto: REDES NEURAIS

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      SANTOS, Alef Tenorio. Desenvolvimento de estratégias de controle aproximado por faixas e com restrições utilizando redes neurais artificiais. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3137/tde-23052024-073218/pt-br.php. Acesso em: 14 ago. 2024.

    • APA

      Santos, A. T. (2024). Desenvolvimento de estratégias de controle aproximado por faixas e com restrições utilizando redes neurais artificiais (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3137/tde-23052024-073218/pt-br.php

    • NLM

      Santos AT. Desenvolvimento de estratégias de controle aproximado por faixas e com restrições utilizando redes neurais artificiais [Internet]. 2024 ;[citado 2024 ago. 14 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3137/tde-23052024-073218/pt-br.php

    • Vancouver

      Santos AT. Desenvolvimento de estratégias de controle aproximado por faixas e com restrições utilizando redes neurais artificiais [Internet]. 2024 ;[citado 2024 ago. 14 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3137/tde-23052024-073218/pt-br.php

  • 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

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    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: 14 ago. 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 ago. 14 ] 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 ago. 14 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-17062024-144329/

  • Dissertação (Mestrado)

    ConSentiment: Análise de Sentimentos baseada em Aspectos a partir de Consenso de Modelos em Grafos (2024)

    Marcon, Guilherme dos Santos; Marcacini, Ricardo Marcondes (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, APRENDIZAGEM PROFUNDA, ANÁLISE DE TEXTO

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      MARCON, Guilherme dos Santos. ConSentiment: Análise de Sentimentos baseada em Aspectos a partir de Consenso de Modelos em Grafos. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17062024-085235/. Acesso em: 14 ago. 2024.

    • APA

      Marcon, G. dos S. (2024). ConSentiment: Análise de Sentimentos baseada em Aspectos a partir de Consenso de Modelos em Grafos (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17062024-085235/

    • NLM

      Marcon G dos S. ConSentiment: Análise de Sentimentos baseada em Aspectos a partir de Consenso de Modelos em Grafos [Internet]. 2024 ;[citado 2024 ago. 14 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17062024-085235/

    • Vancouver

      Marcon G dos S. ConSentiment: Análise de Sentimentos baseada em Aspectos a partir de Consenso de Modelos em Grafos [Internet]. 2024 ;[citado 2024 ago. 14 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17062024-085235/

  • Artigo de periodico

    Improving deep neural network random initialization through neuronal rewiring (2024)

    Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Baets, Bernard De ; Bruno, Odemir Martinez

    Source: Neurocomputing. Unidade: IFSC

    Subjects: REDES NEURAIS, APRENDIZAGEM PROFUNDA, RECONHECIMENTO DE IMAGEM

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      SCABINI, Leonardo Felipe dos Santos e BAETS, Bernard De e BRUNO, Odemir Martinez. Improving deep neural network random initialization through neuronal rewiring. Neurocomputing, v. 599, p. 128130-1-128130-13 + supplementary data, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2024.128130. Acesso em: 14 ago. 2024.

    • APA

      Scabini, L. F. dos S., Baets, B. D., & Bruno, O. M. (2024). Improving deep neural network random initialization through neuronal rewiring. Neurocomputing, 599, 128130-1-128130-13 + supplementary data. doi:10.1016/j.neucom.2024.128130

    • NLM

      Scabini LF dos S, Baets BD, Bruno OM. Improving deep neural network random initialization through neuronal rewiring [Internet]. Neurocomputing. 2024 ; 599 128130-1-128130-13 + supplementary data.[citado 2024 ago. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2024.128130

    • Vancouver

      Scabini LF dos S, Baets BD, Bruno OM. Improving deep neural network random initialization through neuronal rewiring [Internet]. Neurocomputing. 2024 ; 599 128130-1-128130-13 + supplementary data.[citado 2024 ago. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2024.128130

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