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  • 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

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

    • 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: 13 fev. 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 fev. 13 ] 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 fev. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1080/00273171.2025.2456598

  • 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

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

    • 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: 13 fev. 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 fev. 13 ] 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 fev. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11042-024-20174-2

  • 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

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • 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: 13 fev. 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 fev. 13 ] 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 fev. 13 ] 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

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

    • 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: 13 fev. 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 fev. 13 ] 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 fev. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00521-021-06601-7
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