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  • Tese (Doutorado)

    Redes neurais no uso de Teoria de Controle para a síntese de transformações unitárias em processamento quântico em contexto ruidoso (2023)

    Morazotti, Nícolas André da Costa; Napolitano, Reginaldo de Jesus (Orientador)

    Unidade: IFSC

    Assuntos: REDES NEURAIS, COMPUTAÇÃO QUÂNTICA, CONTROLE (TEORIA DE SISTEMAS E CONTROLE), SISTEMA QUÂNTICO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIComo citar
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    • ABNT

      MORAZOTTI, Nícolas André da Costa. Redes neurais no uso de Teoria de Controle para a síntese de transformações unitárias em processamento quântico em contexto ruidoso. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76131/tde-16012024-093809/. Acesso em: 08 ago. 2024.

    • APA

      Morazotti, N. A. da C. (2023). Redes neurais no uso de Teoria de Controle para a síntese de transformações unitárias em processamento quântico em contexto ruidoso (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76131/tde-16012024-093809/

    • NLM

      Morazotti NA da C. Redes neurais no uso de Teoria de Controle para a síntese de transformações unitárias em processamento quântico em contexto ruidoso [Internet]. 2023 ;[citado 2024 ago. 08 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76131/tde-16012024-093809/

    • Vancouver

      Morazotti NA da C. Redes neurais no uso de Teoria de Controle para a síntese de transformações unitárias em processamento quântico em contexto ruidoso [Internet]. 2023 ;[citado 2024 ago. 08 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76131/tde-16012024-093809/

  • Artigo de periodico

    Vibration-based multiphase-flow pattern classification via machine learning techniques (2023)

    Sestito, Guilherme Serpa ; Álvarez-Briceño, Ricardo; Ribatski, Gherhardt ; Silva, Maíra Martins da ; Oliveira, Leopoldo Pisanelli Rodrigues de

    Fonte: Flow Measurement and Instrumentation. Unidade: EESC

    Assuntos: ESCOAMENTO MULTIFÁSICO, VIBRAÇÕES, REDES NEURAIS, ENGENHARIA MECÂNICA

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    • ABNT

      SESTITO, Guilherme Serpa et al. Vibration-based multiphase-flow pattern classification via machine learning techniques. Flow Measurement and Instrumentation, v. 89, p. 1-12, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.flowmeasinst.2022.102290. Acesso em: 08 ago. 2024.

    • APA

      Sestito, G. S., Álvarez-Briceño, R., Ribatski, G., Silva, M. M. da, & Oliveira, L. P. R. de. (2023). Vibration-based multiphase-flow pattern classification via machine learning techniques. Flow Measurement and Instrumentation, 89, 1-12. doi:10.1016/j.flowmeasinst.2022.102290

    • NLM

      Sestito GS, Álvarez-Briceño R, Ribatski G, Silva MM da, Oliveira LPR de. Vibration-based multiphase-flow pattern classification via machine learning techniques [Internet]. Flow Measurement and Instrumentation. 2023 ; 89 1-12.[citado 2024 ago. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.flowmeasinst.2022.102290

    • Vancouver

      Sestito GS, Álvarez-Briceño R, Ribatski G, Silva MM da, Oliveira LPR de. Vibration-based multiphase-flow pattern classification via machine learning techniques [Internet]. Flow Measurement and Instrumentation. 2023 ; 89 1-12.[citado 2024 ago. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.flowmeasinst.2022.102290

  • Artigo de periodico

    Generalizing rapid flood predictions to unseen urban catchments with conditional generative adversarial networks (2023)

    Lago, César Ambrogi Ferreira do; Giacomoni, Marcio H; Bentivoglio, Roberto; Taormina, Riccardo; Gomes Junior, Marcus Nóbrega; Mendiondo, Eduardo Mario

    Fonte: Journal of hydrology. Unidade: EESC

    Assuntos: HIDRODINÂMICA, REDES NEURAIS, ENCHENTES URBANAS, ENGENHARIA DE PRODUÇÃO

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    • ABNT

      LAGO, César Ambrogi Ferreira do et al. Generalizing rapid flood predictions to unseen urban catchments with conditional generative adversarial networks. Journal of hydrology, v. 618, p. 1-15, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2023.129276. Acesso em: 08 ago. 2024.

    • APA

      Lago, C. A. F. do, Giacomoni, M. H., Bentivoglio, R., Taormina, R., Gomes Junior, M. N., & Mendiondo, E. M. (2023). Generalizing rapid flood predictions to unseen urban catchments with conditional generative adversarial networks. Journal of hydrology, 618, 1-15. doi:10.1016/j.jhydrol.2023.129276

    • NLM

      Lago CAF do, Giacomoni MH, Bentivoglio R, Taormina R, Gomes Junior MN, Mendiondo EM. Generalizing rapid flood predictions to unseen urban catchments with conditional generative adversarial networks [Internet]. Journal of hydrology. 2023 ; 618 1-15.[citado 2024 ago. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2023.129276

    • Vancouver

      Lago CAF do, Giacomoni MH, Bentivoglio R, Taormina R, Gomes Junior MN, Mendiondo EM. Generalizing rapid flood predictions to unseen urban catchments with conditional generative adversarial networks [Internet]. Journal of hydrology. 2023 ; 618 1-15.[citado 2024 ago. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2023.129276

  • Dissertação (Mestrado)

    Avaliação de representações embeddings para similaridade sentencial no Português (2023)

    Rodrigues, Ana Carolina; Marcacini, Ricardo Marcondes (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Assuntos: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, REDES NEURAIS, MINERAÇÃO DE DADOS

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    • ABNT

      RODRIGUES, Ana Carolina. Avaliação de representações embeddings para similaridade sentencial no Português. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02062023-105741/. Acesso em: 08 ago. 2024.

    • APA

      Rodrigues, A. C. (2023). Avaliação de representações embeddings para similaridade sentencial no Português (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02062023-105741/

    • NLM

      Rodrigues AC. Avaliação de representações embeddings para similaridade sentencial no Português [Internet]. 2023 ;[citado 2024 ago. 08 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02062023-105741/

    • Vancouver

      Rodrigues AC. Avaliação de representações embeddings para similaridade sentencial no Português [Internet]. 2023 ;[citado 2024 ago. 08 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02062023-105741/

  • Artigo de periodico

    Assessing and predicting geogrid reduction factors after damage induced by dropping recycled aggregates (2023)

    Fleury, Mateus Porto; Kamakura, Gustavo K.; Pitombo, Cira Souza ; Cunha, André Luiz Barbosa Nunes da; Ferreira, Fernanda B.; Silva, Jefferson Lins da

    Fonte: Sustainability. Unidade: EESC

    Assuntos: DESENVOLVIMENTO SUSTENTÁVEL, GEOSSINTÉTICOS, REDES NEURAIS, TRANSPORTES

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    • ABNT

      FLEURY, Mateus Porto et al. Assessing and predicting geogrid reduction factors after damage induced by dropping recycled aggregates. Sustainability, v. 15, n. 13, p. 1-23, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/su15139942. Acesso em: 08 ago. 2024.

    • APA

      Fleury, M. P., Kamakura, G. K., Pitombo, C. S., Cunha, A. L. B. N. da, Ferreira, F. B., & Silva, J. L. da. (2023). Assessing and predicting geogrid reduction factors after damage induced by dropping recycled aggregates. Sustainability, 15( 13), 1-23. doi:10.3390/su15139942

    • NLM

      Fleury MP, Kamakura GK, Pitombo CS, Cunha ALBN da, Ferreira FB, Silva JL da. Assessing and predicting geogrid reduction factors after damage induced by dropping recycled aggregates [Internet]. Sustainability. 2023 ; 15( 13): 1-23.[citado 2024 ago. 08 ] Available from: https://doi.org/10.3390/su15139942

    • Vancouver

      Fleury MP, Kamakura GK, Pitombo CS, Cunha ALBN da, Ferreira FB, Silva JL da. Assessing and predicting geogrid reduction factors after damage induced by dropping recycled aggregates [Internet]. Sustainability. 2023 ; 15( 13): 1-23.[citado 2024 ago. 08 ] Available from: https://doi.org/10.3390/su15139942

  • Tese (Doutorado)

    Aprendizado de representações com Redes Convolucionais para a identificação de espécies de pássaros e anuros em Paisagens Acústicas (2022)

    Dias, Fábio Felix; Minghim, Rosane (Orientador) ; Ponti, Moacir Antonelli (coorient)

    Unidade: ICMC

    Assuntos: REDES NEURAIS, ANÁLISE DE DADOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, COMPORTAMENTO ANIMAL, BIODIVERSIDADE, PROCESSAMENTO DE SINAIS, PÁSSAROS, PERCEPÇÃO AUDITIVA

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      DIAS, Fábio Felix. Aprendizado de representações com Redes Convolucionais para a identificação de espécies de pássaros e anuros em Paisagens Acústicas. 2022. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11012023-094123/. Acesso em: 08 ago. 2024.

    • APA

      Dias, F. F. (2022). Aprendizado de representações com Redes Convolucionais para a identificação de espécies de pássaros e anuros em Paisagens Acústicas (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11012023-094123/

    • NLM

      Dias FF. Aprendizado de representações com Redes Convolucionais para a identificação de espécies de pássaros e anuros em Paisagens Acústicas [Internet]. 2022 ;[citado 2024 ago. 08 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11012023-094123/

    • Vancouver

      Dias FF. Aprendizado de representações com Redes Convolucionais para a identificação de espécies de pássaros e anuros em Paisagens Acústicas [Internet]. 2022 ;[citado 2024 ago. 08 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11012023-094123/

  • Dissertação (Mestrado)

    Machine Learning techniques applied to identifying clinical factors regarding automated medical prognosis (2022)

    Barros, Pedro Henrique Ferracini de; Rodrigues Junior, José Fernando (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MEDICINA PREVENTIVA, DIAGNÓSTICO POR COMPUTADOR, SISTEMAS COMPUTADORIZADOS DE REGISTROS MÉDICOS, REDES NEURAIS, FENÓTIPOS

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      BARROS, Pedro Henrique Ferracini de. Machine Learning techniques applied to identifying clinical factors regarding automated medical prognosis. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19012023-093014/. Acesso em: 08 ago. 2024.

    • APA

      Barros, P. H. F. de. (2022). Machine Learning techniques applied to identifying clinical factors regarding automated medical prognosis (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19012023-093014/

    • NLM

      Barros PHF de. Machine Learning techniques applied to identifying clinical factors regarding automated medical prognosis [Internet]. 2022 ;[citado 2024 ago. 08 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19012023-093014/

    • Vancouver

      Barros PHF de. Machine Learning techniques applied to identifying clinical factors regarding automated medical prognosis [Internet]. 2022 ;[citado 2024 ago. 08 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19012023-093014/

  • Artigo de periodico

    Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning (2022)

    Nakamura, Angelica Tiemi Mizuno ; Grassi Júnior, Valdir ; Wolf, Denis Fernando

    Fonte: Neurocomputing. Unidades: EESC, ICMC

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, ENGENHARIA ELÉTRICA

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      NAKAMURA, Angelica Tiemi Mizuno e GRASSI JÚNIOR, Valdir e WOLF, Denis Fernando. Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning. Neurocomputing, v. 511, p. 43-53, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.09.042. Acesso em: 08 ago. 2024.

    • APA

      Nakamura, A. T. M., Grassi Júnior, V., & Wolf, D. F. (2022). Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning. Neurocomputing, 511, 43-53. doi:10.1016/j.neucom.2022.09.042

    • NLM

      Nakamura ATM, Grassi Júnior V, Wolf DF. Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning [Internet]. Neurocomputing. 2022 ; 511 43-53.[citado 2024 ago. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.09.042

    • Vancouver

      Nakamura ATM, Grassi Júnior V, Wolf DF. Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning [Internet]. Neurocomputing. 2022 ; 511 43-53.[citado 2024 ago. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.09.042

  • Dissertação (Mestrado)

    Redes neurais para grafos e suas aplicações aos sistemas complexos (2022)

    Carvalho, Guilherme Michel Lima de; Rodrigues, Francisco Aparecido (Orientador)

    Unidade: INTER: ICMC -UFSCAR

    Assuntos: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES COMPLEXAS, TEORIA DOS GRAFOS, ANÁLISE DE REGRESSÃO E DE CORRELAÇÃO

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      CARVALHO, Guilherme Michel Lima de. Redes neurais para grafos e suas aplicações aos sistemas complexos. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-07062022-132235/. Acesso em: 08 ago. 2024.

    • APA

      Carvalho, G. M. L. de. (2022). Redes neurais para grafos e suas aplicações aos sistemas complexos (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-07062022-132235/

    • NLM

      Carvalho GML de. Redes neurais para grafos e suas aplicações aos sistemas complexos [Internet]. 2022 ;[citado 2024 ago. 08 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-07062022-132235/

    • Vancouver

      Carvalho GML de. Redes neurais para grafos e suas aplicações aos sistemas complexos [Internet]. 2022 ;[citado 2024 ago. 08 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-07062022-132235/

  • Tese (Doutorado)

    Aproveitando o comportamento de convergência para equilibrar tarefas conflitantes no aprendizado de múltiplas tarefas (2022)

    Nakamura, Angelica Tiemi Mizuno; Wolf, Denis Fernando (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Assuntos: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      NAKAMURA, Angelica Tiemi Mizuno. Aproveitando o comportamento de convergência para equilibrar tarefas conflitantes no aprendizado de múltiplas tarefas. 2022. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17022023-095144/. Acesso em: 08 ago. 2024.

    • APA

      Nakamura, A. T. M. (2022). Aproveitando o comportamento de convergência para equilibrar tarefas conflitantes no aprendizado de múltiplas tarefas (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17022023-095144/

    • NLM

      Nakamura ATM. Aproveitando o comportamento de convergência para equilibrar tarefas conflitantes no aprendizado de múltiplas tarefas [Internet]. 2022 ;[citado 2024 ago. 08 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17022023-095144/

    • Vancouver

      Nakamura ATM. Aproveitando o comportamento de convergência para equilibrar tarefas conflitantes no aprendizado de múltiplas tarefas [Internet]. 2022 ;[citado 2024 ago. 08 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17022023-095144/

  • Artigo de periodico

    Deep reinforcement learning-based secondary control for microgrids in islanded mode (2022)

    Barbalho, Pedro Inácio de Nascimento e; Lacerda, V. A.; Fernandes, R.A.S.; Coury, Denis Vinicius

    Fonte: Electric Power Systems Research. Unidade: EESC

    Assuntos: DISTRIBUIÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA, REDES NEURAIS, ILHAMENTO, ENGENHARIA ELÉTRICA

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      BARBALHO, Pedro Inácio de Nascimento e et al. Deep reinforcement learning-based secondary control for microgrids in islanded mode. Electric Power Systems Research, v. 212, p. 1-7, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.epsr.2022.108315. Acesso em: 08 ago. 2024.

    • APA

      Barbalho, P. I. de N. e, Lacerda, V. A., Fernandes, R. A. S., & Coury, D. V. (2022). Deep reinforcement learning-based secondary control for microgrids in islanded mode. Electric Power Systems Research, 212, 1-7. doi:10.1016/j.epsr.2022.108315

    • NLM

      Barbalho PI de N e, Lacerda VA, Fernandes RAS, Coury DV. Deep reinforcement learning-based secondary control for microgrids in islanded mode [Internet]. Electric Power Systems Research. 2022 ; 212 1-7.[citado 2024 ago. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.epsr.2022.108315

    • Vancouver

      Barbalho PI de N e, Lacerda VA, Fernandes RAS, Coury DV. Deep reinforcement learning-based secondary control for microgrids in islanded mode [Internet]. Electric Power Systems Research. 2022 ; 212 1-7.[citado 2024 ago. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.epsr.2022.108315

  • Dissertação (Mestrado)

    Deep learning em dois estágios para detecção e classificaçãode doenças em folhas de plantas com aplicação em dispositivos móveis (2021)

    Leite, Tiago de Miranda; Ponti, Moacir Antonelli (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Assuntos: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, FOLHAS (PLANTAS), DOENÇAS DE PLANTAS, PROCESSAMENTO DE IMAGENS

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      LEITE, Tiago de Miranda. Deep learning em dois estágios para detecção e classificaçãode doenças em folhas de plantas com aplicação em dispositivos móveis. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02022022-121135/. Acesso em: 08 ago. 2024.

    • APA

      Leite, T. de M. (2021). Deep learning em dois estágios para detecção e classificaçãode doenças em folhas de plantas com aplicação em dispositivos móveis (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02022022-121135/

    • NLM

      Leite T de M. Deep learning em dois estágios para detecção e classificaçãode doenças em folhas de plantas com aplicação em dispositivos móveis [Internet]. 2021 ;[citado 2024 ago. 08 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02022022-121135/

    • Vancouver

      Leite T de M. Deep learning em dois estágios para detecção e classificaçãode doenças em folhas de plantas com aplicação em dispositivos móveis [Internet]. 2021 ;[citado 2024 ago. 08 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02022022-121135/

  • Tese (Doutorado)

    Scene compliant spatio-temporal multi-modal multi-agent long-term trajectory forecasting (2021)

    Ridel, Daniela Alves; Wolf, Denis Fernando (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, VEÍCULOS AUTÔNOMOS, CIDADES INTELIGENTES

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      RIDEL, Daniela Alves. Scene compliant spatio-temporal multi-modal multi-agent long-term trajectory forecasting. 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-08112021-112852/. Acesso em: 08 ago. 2024.

    • APA

      Ridel, D. A. (2021). Scene compliant spatio-temporal multi-modal multi-agent long-term trajectory forecasting (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-08112021-112852/

    • NLM

      Ridel DA. Scene compliant spatio-temporal multi-modal multi-agent long-term trajectory forecasting [Internet]. 2021 ;[citado 2024 ago. 08 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-08112021-112852/

    • Vancouver

      Ridel DA. Scene compliant spatio-temporal multi-modal multi-agent long-term trajectory forecasting [Internet]. 2021 ;[citado 2024 ago. 08 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-08112021-112852/

  • Artigo de periodico

    LIG-Doctor: efficient patient trajectory prediction using bidirectional minimal gated-recurrent networks (2021)

    Rodrigues Junior, José Fernando ; Gutierrez, Marco Antonio ; Spadon, Gabriel ; Machado, Bruno Brandoli ; Amer-Yahia, Sihem

    Fonte: Information Sciences. Unidades: ICMC, EP

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS), PROGNÓSTICO, TECNOLOGIAS DA SAÚDE

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
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    • ABNT

      RODRIGUES JUNIOR, José Fernando et al. LIG-Doctor: efficient patient trajectory prediction using bidirectional minimal gated-recurrent networks. Information Sciences, v. 545, p. 813-827, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.09.024. Acesso em: 08 ago. 2024.

    • APA

      Rodrigues Junior, J. F., Gutierrez, M. A., Spadon, G., Machado, B. B., & Amer-Yahia, S. (2021). LIG-Doctor: efficient patient trajectory prediction using bidirectional minimal gated-recurrent networks. Information Sciences, 545, 813-827. doi:10.1016/j.ins.2020.09.024

    • NLM

      Rodrigues Junior JF, Gutierrez MA, Spadon G, Machado BB, Amer-Yahia S. LIG-Doctor: efficient patient trajectory prediction using bidirectional minimal gated-recurrent networks [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 545 813-827.[citado 2024 ago. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.09.024

    • Vancouver

      Rodrigues Junior JF, Gutierrez MA, Spadon G, Machado BB, Amer-Yahia S. LIG-Doctor: efficient patient trajectory prediction using bidirectional minimal gated-recurrent networks [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 545 813-827.[citado 2024 ago. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.09.024

  • Tese (Doutorado)

    Aprendizado de representações e caracterização de redes complexas com aplicações em visão computacional (2021)

    Ribas, Lucas Correia; Bruno, Odemir Martinez (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Assuntos: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, REDES COMPLEXAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL

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    • ABNT

      RIBAS, Lucas Correia. Aprendizado de representações e caracterização de redes complexas com aplicações em visão computacional. 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03032022-083354/. Acesso em: 08 ago. 2024.

    • APA

      Ribas, L. C. (2021). Aprendizado de representações e caracterização de redes complexas com aplicações em visão computacional (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03032022-083354/

    • NLM

      Ribas LC. Aprendizado de representações e caracterização de redes complexas com aplicações em visão computacional [Internet]. 2021 ;[citado 2024 ago. 08 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03032022-083354/

    • Vancouver

      Ribas LC. Aprendizado de representações e caracterização de redes complexas com aplicações em visão computacional [Internet]. 2021 ;[citado 2024 ago. 08 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03032022-083354/

  • Tese (Doutorado)

    Unsupervised Learning Approaches for Non-Stationary Data Streams (2021)

    Garcia, Kemilly Dearo; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE DADOS, REDES NEURAIS, APLICATIVOS MÓVEIS

    Acesso à fonteComo citar
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    • ABNT

      GARCIA, Kemilly Dearo. Unsupervised Learning Approaches for Non-Stationary Data Streams. 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24062021-161645/. Acesso em: 08 ago. 2024.

    • APA

      Garcia, K. D. (2021). Unsupervised Learning Approaches for Non-Stationary Data Streams (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24062021-161645/

    • NLM

      Garcia KD. Unsupervised Learning Approaches for Non-Stationary Data Streams [Internet]. 2021 ;[citado 2024 ago. 08 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24062021-161645/

    • Vancouver

      Garcia KD. Unsupervised Learning Approaches for Non-Stationary Data Streams [Internet]. 2021 ;[citado 2024 ago. 08 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24062021-161645/

  • Artigo de periodico

    Carbonation model for fly ash concrete based on artificial neural network: development and parametric analysis (2021)

    Félix, Emerson Felipe; Carrazedo, Rogério ; Possan, Edna

    Fonte: Construction and Building Materials. Unidade: EESC

    Assuntos: REDES NEURAIS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, CARBONATAÇÃO, CONCRETO

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    • ABNT

      FÉLIX, Emerson Felipe e CARRAZEDO, Rogério e POSSAN, Edna. Carbonation model for fly ash concrete based on artificial neural network: development and parametric analysis. Construction and Building Materials, v. 266, p. 1-13, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2020.121050. Acesso em: 08 ago. 2024.

    • APA

      Félix, E. F., Carrazedo, R., & Possan, E. (2021). Carbonation model for fly ash concrete based on artificial neural network: development and parametric analysis. Construction and Building Materials, 266, 1-13. doi:10.1016/j.conbuildmat.2020.121050

    • NLM

      Félix EF, Carrazedo R, Possan E. Carbonation model for fly ash concrete based on artificial neural network: development and parametric analysis [Internet]. Construction and Building Materials. 2021 ; 266 1-13.[citado 2024 ago. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2020.121050

    • Vancouver

      Félix EF, Carrazedo R, Possan E. Carbonation model for fly ash concrete based on artificial neural network: development and parametric analysis [Internet]. Construction and Building Materials. 2021 ; 266 1-13.[citado 2024 ago. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2020.121050

  • Artigo de periodico

    Uncertainty quantification for hydrological models based on neural networks: the dropout ensemble (2021)

    Althoff, Daniel; Rodrigues, Lineu Neiva; Bazame, Helizani Couto

    Fonte: Stochastic Environmental Research and Risk Assessment. Unidade: ESALQ

    Assuntos: HIDROLOGIA, INFERÊNCIA ESTATÍSTICA, MÉTODO DE MONTE CARLO, REDES NEURAIS

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    • ABNT

      ALTHOFF, Daniel e RODRIGUES, Lineu Neiva e BAZAME, Helizani Couto. Uncertainty quantification for hydrological models based on neural networks: the dropout ensemble. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, p. 1-17, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00477-021-01980-8. Acesso em: 08 ago. 2024.

    • APA

      Althoff, D., Rodrigues, L. N., & Bazame, H. C. (2021). Uncertainty quantification for hydrological models based on neural networks: the dropout ensemble. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 1-17. doi:10.1007/s00477-021-01980-8

    • NLM

      Althoff D, Rodrigues LN, Bazame HC. Uncertainty quantification for hydrological models based on neural networks: the dropout ensemble [Internet]. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment. 2021 ; 1-17.[citado 2024 ago. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00477-021-01980-8

    • Vancouver

      Althoff D, Rodrigues LN, Bazame HC. Uncertainty quantification for hydrological models based on neural networks: the dropout ensemble [Internet]. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment. 2021 ; 1-17.[citado 2024 ago. 08 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00477-021-01980-8

  • Tese (Doutorado)

    Activity recognition and bioinspired approaches for robotics in intelligent environments (2021)

    Ranieri, Caetano Mazzoni; Romero, Roseli Aparecida Francelin (Orientador) ; Vargas, Patrícia Amâncio (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Assuntos: ROBÔS, PERCEPÇÃO DA FACE, VISÃO COMPUTACIONAL, AMBIENTES URBANOS, REDES NEURAIS

    Acesso à fonteComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      RANIERI, Caetano Mazzoni. Activity recognition and bioinspired approaches for robotics in intelligent environments. 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11082021-112227/. Acesso em: 08 ago. 2024.

    • APA

      Ranieri, C. M. (2021). Activity recognition and bioinspired approaches for robotics in intelligent environments (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11082021-112227/

    • NLM

      Ranieri CM. Activity recognition and bioinspired approaches for robotics in intelligent environments [Internet]. 2021 ;[citado 2024 ago. 08 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11082021-112227/

    • Vancouver

      Ranieri CM. Activity recognition and bioinspired approaches for robotics in intelligent environments [Internet]. 2021 ;[citado 2024 ago. 08 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11082021-112227/

  • Dissertação (Mestrado)

    Ferramenta para diagnóstico de doenças em citros baseada na combinação de técnicas de espectroscopia de fluorescência somada a algoritmos de aprendizagem de máquina (2021)

    Neves, Ruan Felipe de Oliveira; Marcassa, Luis Gustavo (Orientador); Sousa, Elaine Parros Machado de (coorient)

    Unidade: IFSC

    Assuntos: REDES NEURAIS, ESPECTROSCOPIA, AGRICULTURA DE PRECISÃO

    Acesso à fonteComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      NEVES, Ruan Felipe de Oliveira. Ferramenta para diagnóstico de doenças em citros baseada na combinação de técnicas de espectroscopia de fluorescência somada a algoritmos de aprendizagem de máquina. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-02092021-160652/. Acesso em: 08 ago. 2024.

    • APA

      Neves, R. F. de O. (2021). Ferramenta para diagnóstico de doenças em citros baseada na combinação de técnicas de espectroscopia de fluorescência somada a algoritmos de aprendizagem de máquina (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-02092021-160652/

    • NLM

      Neves RF de O. Ferramenta para diagnóstico de doenças em citros baseada na combinação de técnicas de espectroscopia de fluorescência somada a algoritmos de aprendizagem de máquina [Internet]. 2021 ;[citado 2024 ago. 08 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-02092021-160652/

    • Vancouver

      Neves RF de O. Ferramenta para diagnóstico de doenças em citros baseada na combinação de técnicas de espectroscopia de fluorescência somada a algoritmos de aprendizagem de máquina [Internet]. 2021 ;[citado 2024 ago. 08 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-02092021-160652/

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