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Artigo de periodico
Is a poster a strong signal of film quality?: evaluating the predictive power of visual elements using deep learning (2025)
Souza, Thais Luiza Donega e ; Ranieri, Caetano Mazzoni ; Panangadan, Anand ; Ueyama, Jó ; Nishijima, Marislei
Source: Multimedia Tools and Applications. Unidades: ICMC, IRI, EACH
Subjects: REDES NEURAIS, CINEMA, CARTAZ, QUALIDADE DO PRODUTO, APRENDIZAGEM PROFUNDA, DESIGN GRÁFICO, PROPAGANDA PELO CINEMA
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ABNT
SOUZA, Thais Luiza Donega e et al. Is a poster a strong signal of film quality?: evaluating the predictive power of visual elements using deep learning. Multimedia Tools and Applications, v. 84, p. 26877–26905, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s11042-024-20174-2. Acesso em: 01 jan. 2026.
APA
Souza, T. L. D. e, Ranieri, C. M., Panangadan, A., Ueyama, J., & Nishijima, M. (2025). Is a poster a strong signal of film quality?: evaluating the predictive power of visual elements using deep learning. Multimedia Tools and Applications, 84, 26877–26905. doi:10.1007/s11042-024-20174-2
NLM
Souza TLD e, Ranieri CM, Panangadan A, Ueyama J, Nishijima M. Is a poster a strong signal of film quality?: evaluating the predictive power of visual elements using deep learning [Internet]. Multimedia Tools and Applications. 2025 ; 84 26877–26905.[citado 2026 jan. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11042-024-20174-2
Vancouver
Souza TLD e, Ranieri CM, Panangadan A, Ueyama J, Nishijima M. Is a poster a strong signal of film quality?: evaluating the predictive power of visual elements using deep learning [Internet]. Multimedia Tools and Applications. 2025 ; 84 26877–26905.[citado 2026 jan. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11042-024-20174-2
Artigo de periodico
Autoencoders for amortized joint maximum likelihood estimation of confirmatory item factor models (2025)
Molenaar, Dylan ; Grasman, Raoul ; Cúri, Mariana
Source: Multivariate Behavioral Research. Unidade: ICMC
Subjects: VEROSSIMILHANÇA, REDES NEURAIS, SIMULAÇÃO
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ABNT
MOLENAAR, Dylan e GRASMAN, Raoul e CÚRI, Mariana. Autoencoders for amortized joint maximum likelihood estimation of confirmatory item factor models. Multivariate Behavioral Research, v. 60, n. 4, p. 657-677, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/00273171.2025.2456598. Acesso em: 01 jan. 2026.
APA
Molenaar, D., Grasman, R., & Cúri, M. (2025). Autoencoders for amortized joint maximum likelihood estimation of confirmatory item factor models. Multivariate Behavioral Research, 60( 4), 657-677. doi:10.1080/00273171.2025.2456598
NLM
Molenaar D, Grasman R, Cúri M. Autoencoders for amortized joint maximum likelihood estimation of confirmatory item factor models [Internet]. Multivariate Behavioral Research. 2025 ; 60( 4): 657-677.[citado 2026 jan. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1080/00273171.2025.2456598
Vancouver
Molenaar D, Grasman R, Cúri M. Autoencoders for amortized joint maximum likelihood estimation of confirmatory item factor models [Internet]. Multivariate Behavioral Research. 2025 ; 60( 4): 657-677.[citado 2026 jan. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1080/00273171.2025.2456598
Tese (Doutorado)
Using VAE for Incomplete Educational Data (2023)
Montecino, Claudia Evelyn Escobar; Cúri, Mariana (Orientador)
Unidade: Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística
Subjects: TEORIA DE RESPOSTA AO ITEM, REDES NEURAIS, PSICOMETRIA, REGRESSÃO LOGÍSTICA, AUTOCONTROLE, DADOS QUALITATIVOS
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ABNT
MONTECINO, Claudia Evelyn Escobar. Using VAE for Incomplete Educational Data. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-24082023-102049/. Acesso em: 01 jan. 2026.
APA
Montecino, C. E. E. (2023). Using VAE for Incomplete Educational Data (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-24082023-102049/
NLM
Montecino CEE. Using VAE for Incomplete Educational Data [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-24082023-102049/
Vancouver
Montecino CEE. Using VAE for Incomplete Educational Data [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-24082023-102049/
Artigo de periodico
Robust image features for classification and zero-shot tasks by merging visual and semantic attributes (2022)
Resende, Damares Crystina Oliveira de ; Ponti, Moacir Antonelli
Source: Neural Computing and Applications. Unidade: ICMC
Subjects: RECONHECIMENTO DE IMAGEM, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
RESENDE, Damares Crystina Oliveira de e PONTI, Moacir Antonelli. Robust image features for classification and zero-shot tasks by merging visual and semantic attributes. Neural Computing and Applications, v. 34, n. 6, p. 4459-4471, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00521-021-06601-7. Acesso em: 01 jan. 2026.
APA
Resende, D. C. O. de, & Ponti, M. A. (2022). Robust image features for classification and zero-shot tasks by merging visual and semantic attributes. Neural Computing and Applications, 34( 6), 4459-4471. doi:10.1007/s00521-021-06601-7
NLM
Resende DCO de, Ponti MA. Robust image features for classification and zero-shot tasks by merging visual and semantic attributes [Internet]. Neural Computing and Applications. 2022 ; 34( 6): 4459-4471.[citado 2026 jan. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00521-021-06601-7
Vancouver
Resende DCO de, Ponti MA. Robust image features for classification and zero-shot tasks by merging visual and semantic attributes [Internet]. Neural Computing and Applications. 2022 ; 34( 6): 4459-4471.[citado 2026 jan. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00521-021-06601-7
Dissertação (Mestrado)
Robust image features creation by learning how to merge visual and semantic attributes (2021)
Resende, Damares Crystina Oliveira de; Ponti, Moacir Antonelli (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, PROCESSAMENTO DE SINAIS DE VÍDEO, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, REDES NEURAIS
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ABNT
RESENDE, Damares Crystina Oliveira de. Robust image features creation by learning how to merge visual and semantic attributes. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17032021-122717/. Acesso em: 01 jan. 2026.
APA
Resende, D. C. O. de. (2021). Robust image features creation by learning how to merge visual and semantic attributes (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17032021-122717/
NLM
Resende DCO de. Robust image features creation by learning how to merge visual and semantic attributes [Internet]. 2021 ;[citado 2026 jan. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17032021-122717/
Vancouver
Resende DCO de. Robust image features creation by learning how to merge visual and semantic attributes [Internet]. 2021 ;[citado 2026 jan. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17032021-122717/

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