Deep learning in air traffic management (ATM): a survey on applications, opportunities, and open challenges (2023)
- Authors:
- USP affiliated authors: ALMEIDA JUNIOR, JORGE RADY DE - EP ; CAMARGO JÚNIOR, JOÃO BATISTA - EP ; CUGNASCA, PAULO SERGIO - EP ; PINTO NETO, EUCLIDES CARLOS - EP ; BAUM, DERICK MOREIRA - EP
- Unidade: EP
- DOI: 10.3390/aerospace10040358
- Subjects: APRENDIZAGEM PROFUNDA; TRÁFEGO AÉREO; REDES NEURAIS
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
PINTO NETO, Euclides Carlos et al. Deep learning in air traffic management (ATM): a survey on applications, opportunities, and open challenges. Aerospace, v. 10, n. 4, p. 1-30, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/aerospace10040358. Acesso em: 24 jan. 2026. -
APA
Pinto Neto, E. C., Baum, D. M., Almeida Junior, J. R. de, Camargo Júnior, J. B., & Cugnasca, P. S. (2023). Deep learning in air traffic management (ATM): a survey on applications, opportunities, and open challenges. Aerospace, 10( 4), 1-30. doi:10.3390/aerospace10040358 -
NLM
Pinto Neto EC, Baum DM, Almeida Junior JR de, Camargo Júnior JB, Cugnasca PS. Deep learning in air traffic management (ATM): a survey on applications, opportunities, and open challenges [Internet]. Aerospace. 2023 ;10( 4): 1-30.[citado 2026 jan. 24 ] Available from: https://doi.org/10.3390/aerospace10040358 -
Vancouver
Pinto Neto EC, Baum DM, Almeida Junior JR de, Camargo Júnior JB, Cugnasca PS. Deep learning in air traffic management (ATM): a survey on applications, opportunities, and open challenges [Internet]. Aerospace. 2023 ;10( 4): 1-30.[citado 2026 jan. 24 ] Available from: https://doi.org/10.3390/aerospace10040358 - Swarm-based optimization of final arrival segments considering the UAS integration in the National Airspace system
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Informações sobre o DOI: 10.3390/aerospace10040358 (Fonte: oaDOI API)
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| Tipo | Nome | Link | |
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Deep_Learning_in_Air_Traf... | Direct link |
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