Evaluation of 1D and 2D deep convolutional neural networks for driving event recognition (2022)
- Authors:
- USP affiliated authors: RAMIREZ, MIGUEL ARJONA - EP ; ESCOTTÁ, ALVARO TEIXEIRA - EP ; BECCARO, WESLEY - EP
- Unidade: EP
- DOI: 10.3390/s22114226
- Subjects: REDES NEURAIS; ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS; APRENDIZAGEM PROFUNDA
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
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-
ABNT
ESCOTTÁ, Álvaro Teixeira e BECCARO, Wesley e ARJONA RAMÍREZ, Miguel. Evaluation of 1D and 2D deep convolutional neural networks for driving event recognition. Sensors, v. 22, n. 11, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/s22114226. Acesso em: 10 abr. 2026. -
APA
Escottá, Á. T., Beccaro, W., & Arjona Ramírez, M. (2022). Evaluation of 1D and 2D deep convolutional neural networks for driving event recognition. Sensors, 22( 11). doi:10.3390/s22114226 -
NLM
Escottá ÁT, Beccaro W, Arjona Ramírez M. Evaluation of 1D and 2D deep convolutional neural networks for driving event recognition [Internet]. Sensors. 2022 ; 22( 11):[citado 2026 abr. 10 ] Available from: https://doi.org/10.3390/s22114226 -
Vancouver
Escottá ÁT, Beccaro W, Arjona Ramírez M. Evaluation of 1D and 2D deep convolutional neural networks for driving event recognition [Internet]. Sensors. 2022 ; 22( 11):[citado 2026 abr. 10 ] Available from: https://doi.org/10.3390/s22114226 - Analysis of oral exams with speaker diarization and speech emotion recognition: a case study
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