Low-resolution neural networks (2025)
- Authors:
- USP affiliated authors: CABRAL, EDUARDO LOBO LUSTOSA - IPEN ; DRIEMEIER, LARISSA - EP
- Unidades: IPEN; EP
- DOI: 10.48550/arXiv.2502.08795
- Subjects: APRENDIZAGEM PROFUNDA; REDES NEURAIS
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
CABRAL, Eduardo Lobo Lustosa e DRIEMEIER, Larissa. Low-resolution neural networks. ArXiv.org, p. 1-22, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.48550/arXiv.2502.08795. Acesso em: 09 jan. 2026. -
APA
Cabral, E. L. L., & Driemeier, L. (2025). Low-resolution neural networks. ArXiv.org, 1-22. doi:10.48550/arXiv.2502.08795 -
NLM
Cabral ELL, Driemeier L. Low-resolution neural networks [Internet]. ArXiv.org. 2025 ; 1-22.[citado 2026 jan. 09 ] Available from: https://doi.org/10.48550/arXiv.2502.08795 -
Vancouver
Cabral ELL, Driemeier L. Low-resolution neural networks [Internet]. ArXiv.org. 2025 ; 1-22.[citado 2026 jan. 09 ] Available from: https://doi.org/10.48550/arXiv.2502.08795 - Contribuição ao estudo da localização de deformações com modelos constitutivos de dano e plasticidade
- Considerações sobre a fadiga em metais e o comportamento do concreto sob solicitação cíclica
- Estudo de falha em materiais dúcteis: uma abordagem numérica
- A non local model for size effect and localization in plasticity
- Metodologias modernas para análise de fadiga
- Numerical analysis of behavior of bolted joints tightened in plastic region monitored by damage
- Numerical simulation of Taylor impact tests
- Estudo do impacto de cilindros de borracha em placas de alumínio
- Non-linear finite strain elasticity models for trusses
- Projeto, construção e testes de um redutor planetário de duplo estágio a tração
Informações sobre o DOI: 10.48550/arXiv.2502.08795 (Fonte: oaDOI API)
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