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  • Dissertação (Mestrado)

    ConSentiment: Análise de Sentimentos baseada em Aspectos a partir de Consenso de Modelos em Grafos (2024)

    Marcon, Guilherme dos Santos; Marcacini, Ricardo Marcondes (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, APRENDIZAGEM PROFUNDA, ANÁLISE DE TEXTO

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

    • ABNT

      MARCON, Guilherme dos Santos. ConSentiment: Análise de Sentimentos baseada em Aspectos a partir de Consenso de Modelos em Grafos. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17062024-085235/. Acesso em: 17 fev. 2026.

    • APA

      Marcon, G. dos S. (2024). ConSentiment: Análise de Sentimentos baseada em Aspectos a partir de Consenso de Modelos em Grafos (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17062024-085235/

    • NLM

      Marcon G dos S. ConSentiment: Análise de Sentimentos baseada em Aspectos a partir de Consenso de Modelos em Grafos [Internet]. 2024 ;[citado 2026 fev. 17 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17062024-085235/

    • Vancouver

      Marcon G dos S. ConSentiment: Análise de Sentimentos baseada em Aspectos a partir de Consenso de Modelos em Grafos [Internet]. 2024 ;[citado 2026 fev. 17 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17062024-085235/

  • Artigo de periodico

    Deep learning techniques applied to the physics of extensive air showers (2019)

    GUILLÉN, A.; Bueno, A; Carceller, J.M.; Velazquez, J.C. Matinez; Rubio, G.; Peixoto, Carlos Jose Todero ; Sanchez-Lucas, Patricia

    Source: Astroparticle physics. Unidade: EEL

    Subjects: REDES NEURAIS, RAIOS CÓSMICOS

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

    • ABNT

      GUILLÉN, A. et al. Deep learning techniques applied to the physics of extensive air showers. Astroparticle physics, v. 111, p. 12-22, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.astropartphys.2019.03.001. Acesso em: 17 fev. 2026.

    • APA

      GUILLÉN, A., Bueno, A., Carceller, J. M., Velazquez, J. C. M., Rubio, G., Peixoto, C. J. T., & Sanchez-Lucas, P. (2019). Deep learning techniques applied to the physics of extensive air showers. Astroparticle physics, 111, 12-22. doi:10.1016/j.astropartphys.2019.03.001

    • NLM

      GUILLÉN A, Bueno A, Carceller JM, Velazquez JCM, Rubio G, Peixoto CJT, Sanchez-Lucas P. Deep learning techniques applied to the physics of extensive air showers [Internet]. Astroparticle physics. 2019 ; 111 12-22.[citado 2026 fev. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.astropartphys.2019.03.001

    • Vancouver

      GUILLÉN A, Bueno A, Carceller JM, Velazquez JCM, Rubio G, Peixoto CJT, Sanchez-Lucas P. Deep learning techniques applied to the physics of extensive air showers [Internet]. Astroparticle physics. 2019 ; 111 12-22.[citado 2026 fev. 17 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.astropartphys.2019.03.001
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