Caracterização de alvos auríferos integrando dados gamaespectrométricos e algoritmos de deep learning (2021)
- Authors:
- Autor USP: LOURO, VINICIUS HECTOR ABUD - IGC
- Unidade: IGC
- Subjects: DEPÓSITOS MINERAIS; OURO; GAMAESPECTROMETRIA; ALGORITMOS
- Language: Português
- Imprenta:
- Source:
- Título: Anais
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 2, p. 897, 2021
- Conference titles: Congresso Brasileiro de Geologia
-
ABNT
LIMA, P. F. e LOURO, Vinicius Hector Abud. Caracterização de alvos auríferos integrando dados gamaespectrométricos e algoritmos de deep learning. 2021, Anais.. Brasília: SBG, 2021. p. 897. Disponível em: https://50cbg.com/anais/. Acesso em: 27 dez. 2025. -
APA
Lima, P. F., & Louro, V. H. A. (2021). Caracterização de alvos auríferos integrando dados gamaespectrométricos e algoritmos de deep learning. In Anais (Vol. 2, p. 897). Brasília: SBG. Recuperado de https://50cbg.com/anais/ -
NLM
Lima PF, Louro VHA. Caracterização de alvos auríferos integrando dados gamaespectrométricos e algoritmos de deep learning [Internet]. Anais. 2021 ; 2 897.[citado 2025 dez. 27 ] Available from: https://50cbg.com/anais/ -
Vancouver
Lima PF, Louro VHA. Caracterização de alvos auríferos integrando dados gamaespectrométricos e algoritmos de deep learning [Internet]. Anais. 2021 ; 2 897.[citado 2025 dez. 27 ] Available from: https://50cbg.com/anais/ - Machine learning methods for quantifying uncertainty in prospectivity mapping of magmatic-hydrothermal gold deposits: a case study from Juruena Mineral Province, Northern Mato Grosso, Brazil
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