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  • Fonte: Fuel. Unidade: EEL

    Assuntos: MICROALGAS, CHLORELLA, BIOCOMBUSTÍVEIS

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    • ABNT

      PEREIRA, Félix Monteiro et al. Evaluation of fatty acids production by Chlorella minutissima in batch bubble-column photobioreactor. Fuel, v. 230, p. 155-162, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.fuel.2018.04.170. Acesso em: 27 nov. 2025.
    • APA

      Pereira, F. M., Loures, C. C. A., Amaral, M. S., Gomes, F. M., Pedro, G. A., Machado, M. A. G., et al. (2018). Evaluation of fatty acids production by Chlorella minutissima in batch bubble-column photobioreactor. Fuel, 230, 155-162. doi:10.1016/j.fuel.2018.04.170
    • NLM

      Pereira FM, Loures CCA, Amaral MS, Gomes FM, Pedro GA, Machado MAG, Reis CER, Silva MB. Evaluation of fatty acids production by Chlorella minutissima in batch bubble-column photobioreactor [Internet]. Fuel. 2018 ; 230 155-162.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.fuel.2018.04.170
    • Vancouver

      Pereira FM, Loures CCA, Amaral MS, Gomes FM, Pedro GA, Machado MAG, Reis CER, Silva MB. Evaluation of fatty acids production by Chlorella minutissima in batch bubble-column photobioreactor [Internet]. Fuel. 2018 ; 230 155-162.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.fuel.2018.04.170
  • Fonte: XXXVIII Encontro Nacional de Engenhariade Produção - ENEGEP 2018. Unidades: EEL, FAU

    Assuntos: MODELAGEM DE DADOS, GEOMETRIA E MODELAGEM COMPUTACIONAL, PROGRAMAÇÃO GENÉTICA

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    • ABNT

      IMAMURA, Celina Harumi e GOMES, Fabrício Maciel. Obtenção de modelos matemáticos por programação genética. XXXVIII Encontro Nacional de Engenhariade Produção - ENEGEP 2018. Maceió-AL: ABEPRO. Disponível em: https://doi.org/10.14488/ENEGEP2018_TN_WIC_263_512_36369. Acesso em: 27 nov. 2025. , 2018
    • APA

      Imamura, C. H., & Gomes, F. M. (2018). Obtenção de modelos matemáticos por programação genética. XXXVIII Encontro Nacional de Engenhariade Produção - ENEGEP 2018. Maceió-AL: ABEPRO. doi:10.14488/ENEGEP2018_TN_WIC_263_512_36369
    • NLM

      Imamura CH, Gomes FM. Obtenção de modelos matemáticos por programação genética. [Internet]. XXXVIII Encontro Nacional de Engenhariade Produção - ENEGEP 2018. 2018 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.14488/ENEGEP2018_TN_WIC_263_512_36369
    • Vancouver

      Imamura CH, Gomes FM. Obtenção de modelos matemáticos por programação genética. [Internet]. XXXVIII Encontro Nacional de Engenhariade Produção - ENEGEP 2018. 2018 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.14488/ENEGEP2018_TN_WIC_263_512_36369
  • Fonte: Exacta (online). Unidade: EEL

    Assunto: ENGENHARIA DE PRODUÇÃO

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    • ABNT

      GOMES, Fabrício Maciel et al. Estudo comparativo entre métodos de otimização de problemas com múltiplas respostas. Exacta (online), v. 16, n. 3, p. 73-88, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.5585/exactaep.v16n3.7508. Acesso em: 27 nov. 2025.
    • APA

      Gomes, F. M., Pereira, F. M., Marins, F. A. S., & Silva, M. B. (2018). Estudo comparativo entre métodos de otimização de problemas com múltiplas respostas. Exacta (online), 16( 3), 73-88. doi:10.5585/exactaep.v16n3.7508
    • NLM

      Gomes FM, Pereira FM, Marins FAS, Silva MB. Estudo comparativo entre métodos de otimização de problemas com múltiplas respostas [Internet]. Exacta (online). 2018 ;16( 3): 73-88.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.5585/exactaep.v16n3.7508
    • Vancouver

      Gomes FM, Pereira FM, Marins FAS, Silva MB. Estudo comparativo entre métodos de otimização de problemas com múltiplas respostas [Internet]. Exacta (online). 2018 ;16( 3): 73-88.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.5585/exactaep.v16n3.7508
  • Fonte: Avanços Científicos e Tecnológicos em Bioprocessos. Unidade: EEL

    Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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    • ABNT

      PEREIRA, Félix Monteiro et al. Determinação do fator de efetividade para enzimas imobilizadas usando métodos de regressão simbólica via programação genética. Avanços Científicos e Tecnológicos em Bioprocessos. Tradução . Ponta Grossa: Atena Editora, 2018. p. 121-132. Disponível em: https://doi.org/10.22533/at.ed.47518011016. Acesso em: 27 nov. 2025.
    • APA

      Pereira, F. M., Gomes Junior, L. E., Gomes, F. M., Silva, M. B., & Oliveira, S. C. de. (2018). Determinação do fator de efetividade para enzimas imobilizadas usando métodos de regressão simbólica via programação genética. In Avanços Científicos e Tecnológicos em Bioprocessos (p. 121-132). Ponta Grossa: Atena Editora. doi:10.22533/at.ed.47518011016
    • NLM

      Pereira FM, Gomes Junior LE, Gomes FM, Silva MB, Oliveira SC de. Determinação do fator de efetividade para enzimas imobilizadas usando métodos de regressão simbólica via programação genética [Internet]. In: Avanços Científicos e Tecnológicos em Bioprocessos. Ponta Grossa: Atena Editora; 2018. p. 121-132.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.22533/at.ed.47518011016
    • Vancouver

      Pereira FM, Gomes Junior LE, Gomes FM, Silva MB, Oliveira SC de. Determinação do fator de efetividade para enzimas imobilizadas usando métodos de regressão simbólica via programação genética [Internet]. In: Avanços Científicos e Tecnológicos em Bioprocessos. Ponta Grossa: Atena Editora; 2018. p. 121-132.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.22533/at.ed.47518011016
  • Fonte: XXXVIIIi Encontro Nacional de Engenharia de Produção - ENEGEP 2018. Unidade: EEL

    Assunto: SIMULAÇÃO

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    • ABNT

      PAZIM, Ananda de Lima e GOMES, Fabrício Maciel. A simulação como ferramenta para a análise da influência do sequenciamento de linha de produção no tempo de fila. XXXVIIIi Encontro Nacional de Engenharia de Produção - ENEGEP 2018. Maceió: ABEPRO. Disponível em: https://abepro.org.br/biblioteca/TN_WIC_263_512_35068.pdf. Acesso em: 27 nov. 2025. , 2018
    • APA

      Pazim, A. de L., & Gomes, F. M. (2018). A simulação como ferramenta para a análise da influência do sequenciamento de linha de produção no tempo de fila. XXXVIIIi Encontro Nacional de Engenharia de Produção - ENEGEP 2018. Maceió: ABEPRO. Recuperado de https://abepro.org.br/biblioteca/TN_WIC_263_512_35068.pdf
    • NLM

      Pazim A de L, Gomes FM. A simulação como ferramenta para a análise da influência do sequenciamento de linha de produção no tempo de fila. [Internet]. XXXVIIIi Encontro Nacional de Engenharia de Produção - ENEGEP 2018. 2018 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://abepro.org.br/biblioteca/TN_WIC_263_512_35068.pdf
    • Vancouver

      Pazim A de L, Gomes FM. A simulação como ferramenta para a análise da influência do sequenciamento de linha de produção no tempo de fila. [Internet]. XXXVIIIi Encontro Nacional de Engenharia de Produção - ENEGEP 2018. 2018 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://abepro.org.br/biblioteca/TN_WIC_263_512_35068.pdf
  • Fonte: Revista Produção Online. Unidade: EEL

    Assuntos: OTIMIZAÇÃO ESTOCÁSTICA, ALGORITMOS GENÉTICOS

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    • ABNT

      GOMES, Fabrício Maciel et al. Estudo comparativo entre os métodos gradiente reduzido generalizado e algoritmo genético em otimização com múltiplas respostas. Revista Produção Online, v. 17, n. 2, p. 592-619, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.14488/1676-1901.v17i2.2566. Acesso em: 27 nov. 2025.
    • APA

      Gomes, F. M., Pereira, F. M., Marins, F. A. S., & Silva, M. B. (2017). Estudo comparativo entre os métodos gradiente reduzido generalizado e algoritmo genético em otimização com múltiplas respostas. Revista Produção Online, 17( 2), 592-619. doi:10.14488/1676-1901.v17i2.2566
    • NLM

      Gomes FM, Pereira FM, Marins FAS, Silva MB. Estudo comparativo entre os métodos gradiente reduzido generalizado e algoritmo genético em otimização com múltiplas respostas [Internet]. Revista Produção Online. 2017 ;17( 2): 592-619.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.14488/1676-1901.v17i2.2566
    • Vancouver

      Gomes FM, Pereira FM, Marins FAS, Silva MB. Estudo comparativo entre os métodos gradiente reduzido generalizado e algoritmo genético em otimização com múltiplas respostas [Internet]. Revista Produção Online. 2017 ;17( 2): 592-619.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.14488/1676-1901.v17i2.2566

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