Filtros : "Indexado no Inspec" "Dalhousie University" Removido: "Tese (Livre Docência)" Limpar

Filtros



Refine with date range


  • Source: Applied Sciences. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, TRANSTORNOS DO SONO, APNEIA DO SONO

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      RODRIGUES JUNIOR, José Fernando et al. CPAP adherence assessment via gaussian mixture modeling of telemonitored apnea therapy. Applied Sciences, v. 12, n. 15, p. 1-17, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/app12157618. Acesso em: 15 jun. 2024.
    • APA

      Rodrigues Junior, J. F., Bailly, S., Pepin, J. -L., Goeuriot, L., Spadon, G., & Amer-Yahia, S. (2022). CPAP adherence assessment via gaussian mixture modeling of telemonitored apnea therapy. Applied Sciences, 12( 15), 1-17. doi:10.3390/app12157618
    • NLM

      Rodrigues Junior JF, Bailly S, Pepin J-L, Goeuriot L, Spadon G, Amer-Yahia S. CPAP adherence assessment via gaussian mixture modeling of telemonitored apnea therapy [Internet]. Applied Sciences. 2022 ; 12( 15): 1-17.[citado 2024 jun. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/app12157618
    • Vancouver

      Rodrigues Junior JF, Bailly S, Pepin J-L, Goeuriot L, Spadon G, Amer-Yahia S. CPAP adherence assessment via gaussian mixture modeling of telemonitored apnea therapy [Internet]. Applied Sciences. 2022 ; 12( 15): 1-17.[citado 2024 jun. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/app12157618
  • Source: Applied Acoustics. Unidade: ICMC

    Subjects: RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS, MÚSICA

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      FERREIRA, Martha Dais e MELLO, Rodrigo Fernandes de. Time complexity evaluation of cover song identification algorithms. Applied Acoustics, v. 175, p. 1-11, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.apacoust.2020.107777. Acesso em: 15 jun. 2024.
    • APA

      Ferreira, M. D., & Mello, R. F. de. (2021). Time complexity evaluation of cover song identification algorithms. Applied Acoustics, 175, 1-11. doi:10.1016/j.apacoust.2020.107777
    • NLM

      Ferreira MD, Mello RF de. Time complexity evaluation of cover song identification algorithms [Internet]. Applied Acoustics. 2021 ; 175 1-11.[citado 2024 jun. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.apacoust.2020.107777
    • Vancouver

      Ferreira MD, Mello RF de. Time complexity evaluation of cover song identification algorithms [Internet]. Applied Acoustics. 2021 ; 175 1-11.[citado 2024 jun. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.apacoust.2020.107777
  • Source: Information. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, VISUALIZAÇÃO

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      CANTAREIRA, Gabriel Dias e ETEMAD, Elham e PAULOVICH, Fernando Vieira. Exploring neural network hidden layer activity using vector fields. Information, v. 11, n. 9, p. Se 2020, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/info11090426. Acesso em: 15 jun. 2024.
    • APA

      Cantareira, G. D., Etemad, E., & Paulovich, F. V. (2020). Exploring neural network hidden layer activity using vector fields. Information, 11( 9), Se 2020. doi:10.3390/info11090426
    • NLM

      Cantareira GD, Etemad E, Paulovich FV. Exploring neural network hidden layer activity using vector fields [Internet]. Information. 2020 ; 11( 9): Se 2020.[citado 2024 jun. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/info11090426
    • Vancouver

      Cantareira GD, Etemad E, Paulovich FV. Exploring neural network hidden layer activity using vector fields [Internet]. Information. 2020 ; 11( 9): Se 2020.[citado 2024 jun. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/info11090426

Digital Library of Intellectual Production of Universidade de São Paulo     2012 - 2024