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Dissertação (Mestrado)
Quantidades iniciais de variação intraespecífica influenciam na persistência de populações em paisagens degradadas e/ou fragmentadas? (2023)
Freitas, Lucas Rodrigues de; Prado, Paulo Inácio (Orientador)
Unidade: IB
Assuntos: HABITAT, POPULAÇÕES ANIMAIS, POPULAÇÕES VEGETAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
FREITAS, Lucas Rodrigues de. Quantidades iniciais de variação intraespecífica influenciam na persistência de populações em paisagens degradadas e/ou fragmentadas?. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/41/41134/tde-04062024-141914/. Acesso em: 27 nov. 2025.
APA
Freitas, L. R. de. (2023). Quantidades iniciais de variação intraespecífica influenciam na persistência de populações em paisagens degradadas e/ou fragmentadas? (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/41/41134/tde-04062024-141914/
NLM
Freitas LR de. Quantidades iniciais de variação intraespecífica influenciam na persistência de populações em paisagens degradadas e/ou fragmentadas? [Internet]. 2023 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/41/41134/tde-04062024-141914/
Vancouver
Freitas LR de. Quantidades iniciais de variação intraespecífica influenciam na persistência de populações em paisagens degradadas e/ou fragmentadas? [Internet]. 2023 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/41/41134/tde-04062024-141914/
Trabalho de evento-anais periodico
Augmenting a physics-informed neural network for the 2D burgers equation by addition of solution data points (2022)
Mathias, Marlon Sproesser ; Almeida,Wesley P de; Coelho, Jefferson F; Freitas, Lucas P. de ; Moreno, Felipe Marino ; Netto, Caio Fabricio Deberaldini; Cozman, Fabio Gagliardi ; Reali Costa, Anna Helena ; Tannuri, Eduardo Aoun ; Gomi, Edson Satoshi ; Dottori, Marcelo
Fonte: Lecture Notes in Artificial Intelligence. Nome do evento: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS 2022: Proceedings, Part II. Unidades: EP, IO, IEA, IB
Assuntos: REDES NEURAIS, EQUAÇÕES DIFERENCIAIS DA FÍSICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MATHIAS, Marlon Sproesser et al. Augmenting a physics-informed neural network for the 2D burgers equation by addition of solution data points. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-21689-3_28. Acesso em: 27 nov. 2025. , 2022
APA
Mathias, M. S., Almeida, W. P. de, Coelho, J. F., Freitas, L. P. de, Moreno, F. M., Netto, C. F. D., et al. (2022). Augmenting a physics-informed neural network for the 2D burgers equation by addition of solution data points. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-21689-3_28
NLM
Mathias MS, Almeida WP de, Coelho JF, Freitas LP de, Moreno FM, Netto CFD, Cozman FG, Reali Costa AH, Tannuri EA, Gomi ES, Dottori M. Augmenting a physics-informed neural network for the 2D burgers equation by addition of solution data points [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2022 ; 13654 388-401.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-21689-3_28
Vancouver
Mathias MS, Almeida WP de, Coelho JF, Freitas LP de, Moreno FM, Netto CFD, Cozman FG, Reali Costa AH, Tannuri EA, Gomi ES, Dottori M. Augmenting a physics-informed neural network for the 2D burgers equation by addition of solution data points [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2022 ; 13654 388-401.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-21689-3_28

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