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  • Source: Multivariate Behavioral Research. Unidade: ICMC

    Subjects: VEROSSIMILHANÇA, REDES NEURAIS, SIMULAÇÃO

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
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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: 17 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. 17 ] 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. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1080/00273171.2025.2456598
  • 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
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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: 17 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. 17 ] 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. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11042-024-20174-2
  • 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
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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: 17 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. 17 ] 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. 17 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-24082023-102049/
  • Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, PROCESSAMENTO DE SINAIS DE VÍDEO, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, REDES NEURAIS

    Acesso à fonteHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • 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: 17 fev. 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 fev. 17 ] 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 fev. 17 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17032021-122717/

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