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Artigo de periodico
Suicide risk classification with machine learning techniques in a large Brazilian community sample (2023)
Roza, Thiago Henrique; Seibel, Gabriel de Souza; Recamonde-Mendoza, Mariana; Lotufo, Paulo Andrade ; Benseñor, Isabela Judith Martins ; Passos, Ives Cavalcante; Brunoni, Andre Russowsky
Source: Psychiatry research. Unidade: FM
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, SAÚDE PÚBLICA, SUICÍDIO
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ABNT
ROZA, Thiago Henrique et al. Suicide risk classification with machine learning techniques in a large Brazilian community sample. Psychiatry research, v. 325, 2023Tradução . . Disponível em: https://observatorio.fm.usp.br/handle/OPI/54558. Acesso em: 10 jun. 2024.
APA
Roza, T. H., Seibel, G. de S., Recamonde-Mendoza, M., Lotufo, P. A., Benseñor, I. J. M., Passos, I. C., & Brunoni, A. R. (2023). Suicide risk classification with machine learning techniques in a large Brazilian community sample. Psychiatry research, 325. doi:10.1016/j.psychres.2023.115258
NLM
Roza TH, Seibel G de S, Recamonde-Mendoza M, Lotufo PA, Benseñor IJM, Passos IC, Brunoni AR. Suicide risk classification with machine learning techniques in a large Brazilian community sample [Internet]. Psychiatry research. 2023 ; 325[citado 2024 jun. 10 ] Available from: https://observatorio.fm.usp.br/handle/OPI/54558
Vancouver
Roza TH, Seibel G de S, Recamonde-Mendoza M, Lotufo PA, Benseñor IJM, Passos IC, Brunoni AR. Suicide risk classification with machine learning techniques in a large Brazilian community sample [Internet]. Psychiatry research. 2023 ; 325[citado 2024 jun. 10 ] Available from: https://observatorio.fm.usp.br/handle/OPI/54558
Dissertação (Mestrado)
Simulation-based Optimization of System-of-Systems Software Architectures (2023)
Manzano, Wallace Alves Esteves; Nakagawa, Elisa Yumi (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ARQUITETURA DE SOFTWARE, SOFTWARES, INTEROPERABILIDADE
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ABNT
MANZANO, Wallace Alves Esteves. Simulation-based Optimization of System-of-Systems Software Architectures. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-15062023-163024/. Acesso em: 10 jun. 2024.
APA
Manzano, W. A. E. (2023). Simulation-based Optimization of System-of-Systems Software Architectures (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-15062023-163024/
NLM
Manzano WAE. Simulation-based Optimization of System-of-Systems Software Architectures [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-15062023-163024/
Vancouver
Manzano WAE. Simulation-based Optimization of System-of-Systems Software Architectures [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-15062023-163024/
Tese (Doutorado)
Patterns and randomness in networks for computer vision: from graphs to neural networks (2023)
Scabini, Leonardo Felipe dos Santos; Baets, Bernard De (coorient); Bruno, Odemir Martinez (Orientador)
Unidade: IFSC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, APRENDIZAGEM PROFUNDA, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL
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ABNT
SCABINI, Leonardo Felipe dos Santos. Patterns and randomness in networks for computer vision: from graphs to neural networks. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-28092023-095319/. Acesso em: 10 jun. 2024.
APA
Scabini, L. F. dos S. (2023). Patterns and randomness in networks for computer vision: from graphs to neural networks (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-28092023-095319/
NLM
Scabini LF dos S. Patterns and randomness in networks for computer vision: from graphs to neural networks [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-28092023-095319/
Vancouver
Scabini LF dos S. Patterns and randomness in networks for computer vision: from graphs to neural networks [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-28092023-095319/
Artigo de periodico
Computer aided diagnosis of neurodevelopmental disorders and genetic syndromes based on facial images: a systematic literature review (2023)
Barros, Fábio Rosindo Daher de ; Silva, Caio Novais Fernandes da ; Michelassi, Gabriel de Castro; Brentani, Helena Paula ; Marques, Fátima de Lourdes dos Santos Nunes ; Lima, Ariane Machado
Source: Heliyon. Unidades: EACH, FM
Assunto: APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
BARROS, Fábio Rosindo Daher de et al. Computer aided diagnosis of neurodevelopmental disorders and genetic syndromes based on facial images: a systematic literature review. Heliyon, v. 9, p. 01-19, 2023Tradução . . Disponível em: http://dx.doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e20517. Acesso em: 10 jun. 2024.
APA
Barros, F. R. D. de, Silva, C. N. F. da, Michelassi, G. de C., Brentani, H. P., Marques, F. de L. dos S. N., & Lima, A. M. (2023). Computer aided diagnosis of neurodevelopmental disorders and genetic syndromes based on facial images: a systematic literature review. Heliyon, 9, 01-19. doi:10.1016/j.heliyon.2023.e20517
NLM
Barros FRD de, Silva CNF da, Michelassi G de C, Brentani HP, Marques F de L dos SN, Lima AM. Computer aided diagnosis of neurodevelopmental disorders and genetic syndromes based on facial images: a systematic literature review [Internet]. Heliyon. 2023 ; 9 01-19.[citado 2024 jun. 10 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e20517
Vancouver
Barros FRD de, Silva CNF da, Michelassi G de C, Brentani HP, Marques F de L dos SN, Lima AM. Computer aided diagnosis of neurodevelopmental disorders and genetic syndromes based on facial images: a systematic literature review [Internet]. Heliyon. 2023 ; 9 01-19.[citado 2024 jun. 10 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e20517
Dissertação (Mestrado)
Text Representation through Multimodal Variational Autoencoder for One-Class Learning (2022)
Gôlo, Marcos Paulo Silva; Marcacini, Ricardo Marcondes (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, MINERAÇÃO DE DADOS, ANÁLISE DE TEXTO
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ABNT
GÔLO, Marcos Paulo Silva. Text Representation through Multimodal Variational Autoencoder for One-Class Learning. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-23052022-150550/. Acesso em: 10 jun. 2024.
APA
Gôlo, M. P. S. (2022). Text Representation through Multimodal Variational Autoencoder for One-Class Learning (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-23052022-150550/
NLM
Gôlo MPS. Text Representation through Multimodal Variational Autoencoder for One-Class Learning [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-23052022-150550/
Vancouver
Gôlo MPS. Text Representation through Multimodal Variational Autoencoder for One-Class Learning [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-23052022-150550/
Tese (Doutorado)
Hierarchical classification on batch and streaming data with applications to entomology (2022)
Parmezan, Antonio Rafael Sabino; Batista, Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, HETEROGENEIDADE, MINERAÇÃO DE DADOS, CONTROLE DE INSETOS
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ABNT
PARMEZAN, Antonio Rafael Sabino. Hierarchical classification on batch and streaming data with applications to entomology. 2022. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03102022-171351/. Acesso em: 10 jun. 2024.
APA
Parmezan, A. R. S. (2022). Hierarchical classification on batch and streaming data with applications to entomology (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03102022-171351/
NLM
Parmezan ARS. Hierarchical classification on batch and streaming data with applications to entomology [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03102022-171351/
Vancouver
Parmezan ARS. Hierarchical classification on batch and streaming data with applications to entomology [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03102022-171351/
Dissertação (Mestrado)
Utilizando o aprendizado de máquina para análise de órbitas caóticas (2022)
Luchesi, Ana Carolina Ferreira; Bruno, Odemir Martinez (Orientador)
Unidade: IFSC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, TEORIA DO CAOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LUCHESI, Ana Carolina Ferreira. Utilizando o aprendizado de máquina para análise de órbitas caóticas. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-17082022-100916/. Acesso em: 10 jun. 2024.
APA
Luchesi, A. C. F. (2022). Utilizando o aprendizado de máquina para análise de órbitas caóticas (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-17082022-100916/
NLM
Luchesi ACF. Utilizando o aprendizado de máquina para análise de órbitas caóticas [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-17082022-100916/
Vancouver
Luchesi ACF. Utilizando o aprendizado de máquina para análise de órbitas caóticas [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-17082022-100916/
Artigo de periodico
Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning (2022)
Nakamura, Angelica Tiemi Mizuno ; Grassi Júnior, Valdir ; Wolf, Denis Fernando
Source: Neurocomputing. Unidades: EESC, ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, ENGENHARIA ELÉTRICA
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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: 10 jun. 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 jun. 10 ] 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 jun. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.09.042
Artigo de periodico
Determining the geographical origin of lettuce with data mining applied to micronutrients and soil properties (2022)
Maione, Camila; Araujo, Eloá Moura; Santos-Araujo, Sabrina Novaes dos; Boim, Alexys Giorgia Friol ; Barbosa, Rommel Melgaço; Alleoni, Luís Reynaldo Ferracciú
Source: Scientia Agricola. Unidade: ESALQ
Subjects: ALFACE, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ESPECTROMETRIA, MICRONUTRIENTES, MINERAÇÃO DE DADOS, SOLO TROPICAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MAIONE, Camila et al. Determining the geographical origin of lettuce with data mining applied to micronutrients and soil properties. Scientia Agricola, v. 79, n. 1, p. 1-15, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1590/1678-992x-2020-0011. Acesso em: 10 jun. 2024.
APA
Maione, C., Araujo, E. M., Santos-Araujo, S. N. dos, Boim, A. G. F., Barbosa, R. M., & Alleoni, L. R. F. (2022). Determining the geographical origin of lettuce with data mining applied to micronutrients and soil properties. Scientia Agricola, 79( 1), 1-15. doi:10.1590/1678-992x-2020-0011
NLM
Maione C, Araujo EM, Santos-Araujo SN dos, Boim AGF, Barbosa RM, Alleoni LRF. Determining the geographical origin of lettuce with data mining applied to micronutrients and soil properties [Internet]. Scientia Agricola. 2022 ; 79( 1): 1-15.[citado 2024 jun. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1678-992x-2020-0011
Vancouver
Maione C, Araujo EM, Santos-Araujo SN dos, Boim AGF, Barbosa RM, Alleoni LRF. Determining the geographical origin of lettuce with data mining applied to micronutrients and soil properties [Internet]. Scientia Agricola. 2022 ; 79( 1): 1-15.[citado 2024 jun. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1678-992x-2020-0011
Tese (Doutorado)
Aprendizado de máquina aplicado em dados de biossensores para diagnóstico de câncer e COVID-19 (2022)
Braz, Daniel Cesar; Oliveira Junior, Osvaldo Novais de (Orientador)
Unidade: IFSC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, SENSORES BIOMÉDICOS, NEOPLASIAS, COVID-19
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BRAZ, Daniel Cesar. Aprendizado de máquina aplicado em dados de biossensores para diagnóstico de câncer e COVID-19. 2022. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-16112022-161304/. Acesso em: 10 jun. 2024.
APA
Braz, D. C. (2022). Aprendizado de máquina aplicado em dados de biossensores para diagnóstico de câncer e COVID-19 (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-16112022-161304/
NLM
Braz DC. Aprendizado de máquina aplicado em dados de biossensores para diagnóstico de câncer e COVID-19 [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-16112022-161304/
Vancouver
Braz DC. Aprendizado de máquina aplicado em dados de biossensores para diagnóstico de câncer e COVID-19 [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-16112022-161304/
Tese (Doutorado)
Aprendizado por reforço profundo para robótica social usando sinais sociais e emoções faciais (2022)
Belo, José Pedro Ribeiro; Romero, Roseli Aparecida Francelin (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: INTERAÇÃO HOMEM-MÁQUINA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ROBÓTICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BELO, José Pedro Ribeiro. Aprendizado por reforço profundo para robótica social usando sinais sociais e emoções faciais. 2022. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-28022023-104023/. Acesso em: 10 jun. 2024.
APA
Belo, J. P. R. (2022). Aprendizado por reforço profundo para robótica social usando sinais sociais e emoções faciais (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-28022023-104023/
NLM
Belo JPR. Aprendizado por reforço profundo para robótica social usando sinais sociais e emoções faciais [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-28022023-104023/
Vancouver
Belo JPR. Aprendizado por reforço profundo para robótica social usando sinais sociais e emoções faciais [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-28022023-104023/
Tese (Doutorado)
Previsão de Redes Financeiras Utilizando Aprendizado de Máquina para Gerenciamento de Portfólio (2022)
Braz, Douglas Donizeti de Castilho; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de (Orientador) ; Gama, João Manuel Portela da (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MERCADO FINANCEIRO, RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BRAZ, Douglas Donizeti de Castilho. Previsão de Redes Financeiras Utilizando Aprendizado de Máquina para Gerenciamento de Portfólio. 2022. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17032022-095417/. Acesso em: 10 jun. 2024.
APA
Braz, D. D. de C. (2022). Previsão de Redes Financeiras Utilizando Aprendizado de Máquina para Gerenciamento de Portfólio (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17032022-095417/
NLM
Braz DD de C. Previsão de Redes Financeiras Utilizando Aprendizado de Máquina para Gerenciamento de Portfólio [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17032022-095417/
Vancouver
Braz DD de C. Previsão de Redes Financeiras Utilizando Aprendizado de Máquina para Gerenciamento de Portfólio [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17032022-095417/
Artigo de periodico
Cutting parameters and material classification using multinomial logistic regression (2022)
Bonacini, Leonardo; Pedraza, Ingrid Lorena Argote; Senni, Alexandre Padilha; Tronco, Mario Luiz
Source: IEEE Latin America Transactions. Unidade: EESC
Subjects: REGRESSÃO LOGÍSTICA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INDÚSTRIA 4.0, ENGENHARIA MECÂNICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BONACINI, Leonardo et al. Cutting parameters and material classification using multinomial logistic regression. IEEE Latin America Transactions, v. 20, n. 12, p. 2471-2477, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TLA.2022.9905736. Acesso em: 10 jun. 2024.
APA
Bonacini, L., Pedraza, I. L. A., Senni, A. P., & Tronco, M. L. (2022). Cutting parameters and material classification using multinomial logistic regression. IEEE Latin America Transactions, 20( 12), 2471-2477. doi:10.1109/TLA.2022.9905736
NLM
Bonacini L, Pedraza ILA, Senni AP, Tronco ML. Cutting parameters and material classification using multinomial logistic regression [Internet]. IEEE Latin America Transactions. 2022 ; 20( 12): 2471-2477.[citado 2024 jun. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TLA.2022.9905736
Vancouver
Bonacini L, Pedraza ILA, Senni AP, Tronco ML. Cutting parameters and material classification using multinomial logistic regression [Internet]. IEEE Latin America Transactions. 2022 ; 20( 12): 2471-2477.[citado 2024 jun. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TLA.2022.9905736
Dissertação (Mestrado)
Uma abordagem com modelo de aprendizado de máquina híbrido para predição de movimentos de preço médio de ativos pelo livro de ofertas (2021)
Bileki, Guilherme Augusto; Bonato, Vanderlei (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MERCADO FINANCEIRO, BOLSA DE VALORES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BILEKI, Guilherme Augusto. Uma abordagem com modelo de aprendizado de máquina híbrido para predição de movimentos de preço médio de ativos pelo livro de ofertas. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-20052021-111418/. Acesso em: 10 jun. 2024.
APA
Bileki, G. A. (2021). Uma abordagem com modelo de aprendizado de máquina híbrido para predição de movimentos de preço médio de ativos pelo livro de ofertas (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-20052021-111418/
NLM
Bileki GA. Uma abordagem com modelo de aprendizado de máquina híbrido para predição de movimentos de preço médio de ativos pelo livro de ofertas [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-20052021-111418/
Vancouver
Bileki GA. Uma abordagem com modelo de aprendizado de máquina híbrido para predição de movimentos de preço médio de ativos pelo livro de ofertas [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-20052021-111418/
Artigo de periodico
Parameter estimation in systems exhibiting spatially complex solutions via persistent homology and machine learning (2021)
Calcina, Sabrina Graciela Suárez ; Gameiro, Márcio Fuzeto
Source: Mathematics and Computers in Simulation. Unidade: ICMC
Subjects: EQUAÇÕES DIFERENCIAIS, ANÁLISE DE REGRESSÃO E DE CORRELAÇÃO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CALCINA, Sabrina Graciela Suárez e GAMEIRO, Márcio Fuzeto. Parameter estimation in systems exhibiting spatially complex solutions via persistent homology and machine learning. Mathematics and Computers in Simulation, v. 185, p. 719-732, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.matcom.2021.01.013. Acesso em: 10 jun. 2024.
APA
Calcina, S. G. S., & Gameiro, M. F. (2021). Parameter estimation in systems exhibiting spatially complex solutions via persistent homology and machine learning. Mathematics and Computers in Simulation, 185, 719-732. doi:10.1016/j.matcom.2021.01.013
NLM
Calcina SGS, Gameiro MF. Parameter estimation in systems exhibiting spatially complex solutions via persistent homology and machine learning [Internet]. Mathematics and Computers in Simulation. 2021 ; 185 719-732.[citado 2024 jun. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.matcom.2021.01.013
Vancouver
Calcina SGS, Gameiro MF. Parameter estimation in systems exhibiting spatially complex solutions via persistent homology and machine learning [Internet]. Mathematics and Computers in Simulation. 2021 ; 185 719-732.[citado 2024 jun. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.matcom.2021.01.013
Artigo de periodico
An effective combination of loss gradients for multi-task learning applied on instance segmentation and depth estimation (2021)
Nakamura, Angelica Tiemi Mizuno ; Grassi Júnior, Valdir ; Wolf, Denis Fernando
Source: Engineering Applications of Artificial Intelligence. Unidades: EESC, ICMC
Subjects: TOMADA DE DECISÃO, ANÁLISE DE DESEMPENHO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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. An effective combination of loss gradients for multi-task learning applied on instance segmentation and depth estimation. Engineering Applications of Artificial Intelligence, v. 100, p. 1-10, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2021.104205. Acesso em: 10 jun. 2024.
APA
Nakamura, A. T. M., Grassi Júnior, V., & Wolf, D. F. (2021). An effective combination of loss gradients for multi-task learning applied on instance segmentation and depth estimation. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 100, 1-10. doi:10.1016/j.engappai.2021.104205
NLM
Nakamura ATM, Grassi Júnior V, Wolf DF. An effective combination of loss gradients for multi-task learning applied on instance segmentation and depth estimation [Internet]. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2021 ; 100 1-10.[citado 2024 jun. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2021.104205
Vancouver
Nakamura ATM, Grassi Júnior V, Wolf DF. An effective combination of loss gradients for multi-task learning applied on instance segmentation and depth estimation [Internet]. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2021 ; 100 1-10.[citado 2024 jun. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2021.104205
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
Source: Information Sciences. Unidades: ICMC, EP
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS), PROGNÓSTICO, TECNOLOGIAS DA SAÚDE
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 10 jun. 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 jun. 10 ] 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 jun. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.09.024
Artigo de periodico
Flow pattern transition in pipes using data-driven and physics-informed machine learning (2021)
Quintino, André Mendes; Rocha, Davi Lotfi Lavor Navarro; Fonseca Júnior, Roberto; Hernandez Rodriguez, Oscar Mauricio
Source: Journal of Fluids Engineering. Unidade: EESC
Subjects: FLUXO DOS LÍQUIDOS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, FENOMENOLOGIA, ENGENHARIA MECÂNICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
QUINTINO, André Mendes et al. Flow pattern transition in pipes using data-driven and physics-informed machine learning. Journal of Fluids Engineering, v. 143, n. 3, p. 1-11, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1115/1.4048876. Acesso em: 10 jun. 2024.
APA
Quintino, A. M., Rocha, D. L. L. N., Fonseca Júnior, R., & Hernandez Rodriguez, O. M. (2021). Flow pattern transition in pipes using data-driven and physics-informed machine learning. Journal of Fluids Engineering, 143( 3), 1-11. doi:10.1115/1.4048876
NLM
Quintino AM, Rocha DLLN, Fonseca Júnior R, Hernandez Rodriguez OM. Flow pattern transition in pipes using data-driven and physics-informed machine learning [Internet]. Journal of Fluids Engineering. 2021 ; 143( 3): 1-11.[citado 2024 jun. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1115/1.4048876
Vancouver
Quintino AM, Rocha DLLN, Fonseca Júnior R, Hernandez Rodriguez OM. Flow pattern transition in pipes using data-driven and physics-informed machine learning [Internet]. Journal of Fluids Engineering. 2021 ; 143( 3): 1-11.[citado 2024 jun. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1115/1.4048876
Artigo de periodico
Improved prediction of soil properties with multi-target stacked generalisation on EDXRF spectra (2021)
Santana, Everton José ; Santos, Felipe Rodrigues dos; Mastelini, Saulo Martiello ; Melquiades, Fabio Luiz ; Barbon Júnior, Sylvio
Source: Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE REGRESSÃO E DE CORRELAÇÃO, ANÁLISE DO SOLO, ESPECTROSCOPIA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SANTANA, Everton José et al. Improved prediction of soil properties with multi-target stacked generalisation on EDXRF spectra. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, v. 209, p. 1-12, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.chemolab.2020.104231. Acesso em: 10 jun. 2024.
APA
Santana, E. J., Santos, F. R. dos, Mastelini, S. M., Melquiades, F. L., & Barbon Júnior, S. (2021). Improved prediction of soil properties with multi-target stacked generalisation on EDXRF spectra. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 209, 1-12. doi:10.1016/j.chemolab.2020.104231
NLM
Santana EJ, Santos FR dos, Mastelini SM, Melquiades FL, Barbon Júnior S. Improved prediction of soil properties with multi-target stacked generalisation on EDXRF spectra [Internet]. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. 2021 ; 209 1-12.[citado 2024 jun. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chemolab.2020.104231
Vancouver
Santana EJ, Santos FR dos, Mastelini SM, Melquiades FL, Barbon Júnior S. Improved prediction of soil properties with multi-target stacked generalisation on EDXRF spectra [Internet]. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. 2021 ; 209 1-12.[citado 2024 jun. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chemolab.2020.104231
Artigo de periodico
Assessing the data complexity of imbalanced datasets (2021)
Barella, Victor Hugo ; Garcia, Luís Paulo Faina ; Souto, Marcílio Carlos Pereira de ; Lorena, Ana Carolina ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Source: Information Sciences. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, MATEMÁTICA DA COMPUTAÇÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BARELLA, Victor Hugo et al. Assessing the data complexity of imbalanced datasets. Information Sciences, v. 553, p. 83-109, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.12.006. Acesso em: 10 jun. 2024.
APA
Barella, V. H., Garcia, L. P. F., Souto, M. C. P. de, Lorena, A. C., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2021). Assessing the data complexity of imbalanced datasets. Information Sciences, 553, 83-109. doi:10.1016/j.ins.2020.12.006
NLM
Barella VH, Garcia LPF, Souto MCP de, Lorena AC, Carvalho ACP de LF de. Assessing the data complexity of imbalanced datasets [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 553 83-109.[citado 2024 jun. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.12.006
Vancouver
Barella VH, Garcia LPF, Souto MCP de, Lorena AC, Carvalho ACP de LF de. Assessing the data complexity of imbalanced datasets [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 553 83-109.[citado 2024 jun. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.12.006

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