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Artigo de periodico
One period to rule them all: identifying critical learning periods in deep networks (2025)
Fukase, Vinicius Yuiti; Gama, Heitor; Bueno, Barbara; Libanio, Lucas; Reali Costa, Anna Helena ; Correia, Artur Jordão Lima
Fonte: Procedia Computer Science. Unidade: EP
Assuntos: REDES NEURAIS, APRENDIZAGEM PROFUNDA, CONSUMO DE ENERGIA ELÉTRICA
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ABNT
FUKASE, Vinicius Yuiti et al. One period to rule them all: identifying critical learning periods in deep networks. Procedia Computer Science, v. 264, p. 270-279, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.procs.2025.07.138. Acesso em: 11 nov. 2025.
APA
Fukase, V. Y., Gama, H., Bueno, B., Libanio, L., Reali Costa, A. H., & Correia, A. J. L. (2025). One period to rule them all: identifying critical learning periods in deep networks. Procedia Computer Science, 264, 270-279. doi:10.1016/j.procs.2025.07.138
NLM
Fukase VY, Gama H, Bueno B, Libanio L, Reali Costa AH, Correia AJL. One period to rule them all: identifying critical learning periods in deep networks [Internet]. Procedia Computer Science. 2025 ; 264 270-279.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2025.07.138
Vancouver
Fukase VY, Gama H, Bueno B, Libanio L, Reali Costa AH, Correia AJL. One period to rule them all: identifying critical learning periods in deep networks [Internet]. Procedia Computer Science. 2025 ; 264 270-279.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2025.07.138
Trabalho de evento-anais periodico
Resource-dependent contextual planning in AmI (2019)
Casals, Arthur ; Seghrouchni, Amal El Fallah; Brandão, Anarosa Alves Franco ; Pantoja, Carlos Eduardo ; Viterbo, José
Fonte: Procedia Computer Science. Nome do evento: International Conference on Ambient Systems, Networks and Technologies. Unidade: EP
Assuntos: SISTEMAS MULTIAGENTES, ENGENHARIA DE COMPUTAÇÃO
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ABNT
CASALS, Arthur et al. Resource-dependent contextual planning in AmI. Procedia Computer Science. Amsterdam: Escola Politécnica, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.04.066. Acesso em: 11 nov. 2025. , 2019
APA
Casals, A., Seghrouchni, A. E. F., Brandão, A. A. F., Pantoja, C. E., & Viterbo, J. (2019). Resource-dependent contextual planning in AmI. Procedia Computer Science. Amsterdam: Escola Politécnica, Universidade de São Paulo. doi:10.1016/j.procs.2019.04.066
NLM
Casals A, Seghrouchni AEF, Brandão AAF, Pantoja CE, Viterbo J. Resource-dependent contextual planning in AmI [Internet]. Procedia Computer Science. 2019 ; 151 485-492.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.04.066
Vancouver
Casals A, Seghrouchni AEF, Brandão AAF, Pantoja CE, Viterbo J. Resource-dependent contextual planning in AmI [Internet]. Procedia Computer Science. 2019 ; 151 485-492.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.04.066
Artigo de periodico
Learning decision rules using adaptive technologies: a hybrid approach based on sequential covering (2017)
Stange, Renata Luiza; José Neto, João
Fonte: Procedia Computer Science. Unidade: EP
Assuntos: TECNOLOGIA ADAPTATIVAS, COBERTURA SEQUENCIAL
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ABNT
STANGE, Renata Luiza e JOSÉ NETO, João. Learning decision rules using adaptive technologies: a hybrid approach based on sequential covering. Procedia Computer Science, v. 109, p. 1188-1193, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.05.396. Acesso em: 11 nov. 2025.
APA
Stange, R. L., & José Neto, J. (2017). Learning decision rules using adaptive technologies: a hybrid approach based on sequential covering. Procedia Computer Science, 109, 1188-1193. doi:10.1016/j.procs.2017.05.396
NLM
Stange RL, José Neto J. Learning decision rules using adaptive technologies: a hybrid approach based on sequential covering [Internet]. Procedia Computer Science. 2017 ; 109 1188-1193.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.05.396
Vancouver
Stange RL, José Neto J. Learning decision rules using adaptive technologies: a hybrid approach based on sequential covering [Internet]. Procedia Computer Science. 2017 ; 109 1188-1193.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.05.396
Artigo de periodico
Adaptive traffic signal control based on bio-neural network (2017)
Castro, Guilherme Barbosa de; Hirakawa, André Riyuiti ; Martini, José Sidnei Colombo
Fonte: Procedia Computer Science. Unidade: EP
Assuntos: SISTEMAS DINÂMICOS, REDES NEURAIS
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ABNT
CASTRO, Guilherme Barbosa de e HIRAKAWA, André Riyuiti e MARTINI, José Sidnei Colombo. Adaptive traffic signal control based on bio-neural network. Procedia Computer Science, v. 109, p. 1182-1187, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.05.394. Acesso em: 11 nov. 2025.
APA
Castro, G. B. de, Hirakawa, A. R., & Martini, J. S. C. (2017). Adaptive traffic signal control based on bio-neural network. Procedia Computer Science, 109, 1182-1187. doi:10.1016/j.procs.2017.05.394
NLM
Castro GB de, Hirakawa AR, Martini JSC. Adaptive traffic signal control based on bio-neural network [Internet]. Procedia Computer Science. 2017 ; 109 1182-1187.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.05.394
Vancouver
Castro GB de, Hirakawa AR, Martini JSC. Adaptive traffic signal control based on bio-neural network [Internet]. Procedia Computer Science. 2017 ; 109 1182-1187.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.05.394

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