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  • Dissertação (Mestrado)

    Variações do Método dos Gradientes Incrementais para Otimização Convexa e suas Aplicações em Reconstrução Tomográfica de Imagens (2025)

    Timani, Flávia Fornazier; Helou, Elias Salomão (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: PROBLEMAS INVERSOS, TOMOGRAFIA COMPUTADORIZADA DE EMISSÃO, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, MÉTODOS ITERATIVOS

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

    • ABNT

      TIMANI, Flávia Fornazier. Variações do Método dos Gradientes Incrementais para Otimização Convexa e suas Aplicações em Reconstrução Tomográfica de Imagens. 2025. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2025. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03092025-081107/. Acesso em: 27 abr. 2026.

    • APA

      Timani, F. F. (2025). Variações do Método dos Gradientes Incrementais para Otimização Convexa e suas Aplicações em Reconstrução Tomográfica de Imagens (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03092025-081107/

    • NLM

      Timani FF. Variações do Método dos Gradientes Incrementais para Otimização Convexa e suas Aplicações em Reconstrução Tomográfica de Imagens [Internet]. 2025 ;[citado 2026 abr. 27 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03092025-081107/

    • Vancouver

      Timani FF. Variações do Método dos Gradientes Incrementais para Otimização Convexa e suas Aplicações em Reconstrução Tomográfica de Imagens [Internet]. 2025 ;[citado 2026 abr. 27 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03092025-081107/

  • Dissertação (Mestrado)

    Métodos de aprendizado profundo para a escolha do parâmetro de regularização (2024)

    Souza, Emanuel Oliveira ; Helou, Elias Salomão (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: PROBLEMAS INVERSOS, MÉTODOS DE REGULARIZAÇÃO E PENALIZAÇÃO, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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

    • ABNT

      SOUZA, Emanuel Oliveira. Métodos de aprendizado profundo para a escolha do parâmetro de regularização. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17072024-104240/. Acesso em: 27 abr. 2026.

    • APA

      Souza, E. O. (2024). Métodos de aprendizado profundo para a escolha do parâmetro de regularização (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17072024-104240/

    • NLM

      Souza EO. Métodos de aprendizado profundo para a escolha do parâmetro de regularização [Internet]. 2024 ;[citado 2026 abr. 27 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17072024-104240/

    • Vancouver

      Souza EO. Métodos de aprendizado profundo para a escolha do parâmetro de regularização [Internet]. 2024 ;[citado 2026 abr. 27 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17072024-104240/
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