Predição do índice de refração não-linear em materiais vítreos utilizando aprendizado de máquina (2024)
- Authors:
- USP affiliated authors: MENDONÇA, CLEBER RENATO - IFSC ; SARAIVA, MURILO NECO - IFSC
- Unidade: IFSC
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; FOTÔNICA; VIDRO CERÂMICO; ÓPTICA NÃO LINEAR
- Keywords: Materiais vítreos; Aprendizagem de máquina; Índice de refração não-linear
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Imprenta:
- Publisher: Instituto de Física de São Carlos - IFSC
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2024
- Source:
- Título: Livro de Resumos
- ISSN: 2965-7679
- Conference titles: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC
-
ABNT
SARAIVA, Murilo Neco e MENDONÇA, Cleber Renato. Predição do índice de refração não-linear em materiais vítreos utilizando aprendizado de máquina. 2024, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2024. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/2b167f20-5081-4b4c-b39d-8b190331b5e0/PROD036517_3227836.pdf. Acesso em: 05 jun. 2025. -
APA
Saraiva, M. N., & Mendonça, C. R. (2024). Predição do índice de refração não-linear em materiais vítreos utilizando aprendizado de máquina. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/2b167f20-5081-4b4c-b39d-8b190331b5e0/PROD036517_3227836.pdf -
NLM
Saraiva MN, Mendonça CR. Predição do índice de refração não-linear em materiais vítreos utilizando aprendizado de máquina [Internet]. Livro de Resumos. 2024 ;[citado 2025 jun. 05 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/2b167f20-5081-4b4c-b39d-8b190331b5e0/PROD036517_3227836.pdf -
Vancouver
Saraiva MN, Mendonça CR. Predição do índice de refração não-linear em materiais vítreos utilizando aprendizado de máquina [Internet]. Livro de Resumos. 2024 ;[citado 2025 jun. 05 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/2b167f20-5081-4b4c-b39d-8b190331b5e0/PROD036517_3227836.pdf - Predicting the nonlinear refractive index in glassy materials: a machine learning approach
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| Tipo | Nome | Link | |
|---|---|---|---|
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PROD036517_3227836.pdf | Direct link |
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