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Tese (Doutorado)
HI cosmology and advanced observational tools (2025)
Motta, Pablo Cesar Benevides de Carvalho Rossas; Abdalla, Elcio (Orientador)
Unidade: IF
Subjects: COSMOLOGIA, RADIOASTRONOMIA, TELESCÓPIOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
MOTTA, Pablo Cesar Benevides de Carvalho Rossas. HI cosmology and advanced observational tools. 2025. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2025. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-29092025-125747/. Acesso em: 11 fev. 2026.
APA
Motta, P. C. B. de C. R. (2025). HI cosmology and advanced observational tools (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-29092025-125747/
NLM
Motta PCB de CR. HI cosmology and advanced observational tools [Internet]. 2025 ;[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-29092025-125747/
Vancouver
Motta PCB de CR. HI cosmology and advanced observational tools [Internet]. 2025 ;[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-29092025-125747/
Tese (Doutorado)
Characterizing large-scale structure tracers with machine learning (2025)
Rodrigues, Natália Villa Nova ; Abramo, Luis Raul Weber (Orientador) ; Dorta, Antonio David Montero (coorient) ; Joyanes, Francisco Shu Kitaura (coorient)
Unidade: IF
Subjects: COSMOLOGIA, GALÁXIAS, QUASARES, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
RODRIGUES, Natália Villa Nova. Characterizing large-scale structure tracers with machine learning. 2025. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2025. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-11092025-192533/. Acesso em: 11 fev. 2026.
APA
Rodrigues, N. V. N. (2025). Characterizing large-scale structure tracers with machine learning (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-11092025-192533/
NLM
Rodrigues NVN. Characterizing large-scale structure tracers with machine learning [Internet]. 2025 ;[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-11092025-192533/
Vancouver
Rodrigues NVN. Characterizing large-scale structure tracers with machine learning [Internet]. 2025 ;[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-11092025-192533/
Dissertação (Mestrado)
Distribuição de velocidades da matéria escura: impactos na detecção indireta e determinação através de Redes Neurais de Grafos (2025)
Freire Junior, Antonio Cunha ; Albuquerque, Ivone Freire da Mota e (Orientador)
Unidade: IF
Subjects: ASTROFÍSICA, MATÉRIA ESCURA, GALÁXIA (VIA LÁCTEA), APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS
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ABNT
FREIRE JUNIOR, Antonio Cunha. Distribuição de velocidades da matéria escura: impactos na detecção indireta e determinação através de Redes Neurais de Grafos. 2025. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2025. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-08012026-065856/. Acesso em: 11 fev. 2026.
APA
Freire Junior, A. C. (2025). Distribuição de velocidades da matéria escura: impactos na detecção indireta e determinação através de Redes Neurais de Grafos (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-08012026-065856/
NLM
Freire Junior AC. Distribuição de velocidades da matéria escura: impactos na detecção indireta e determinação através de Redes Neurais de Grafos [Internet]. 2025 ;[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-08012026-065856/
Vancouver
Freire Junior AC. Distribuição de velocidades da matéria escura: impactos na detecção indireta e determinação através de Redes Neurais de Grafos [Internet]. 2025 ;[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-08012026-065856/
Artigo de periodico
Predicting temperatures in Brazilian states capitals via Machine Learning (2025)
Silva, Sidney T. da ; Gabrick, Enrique C ; Moraes, Ana Luiza R. de ; Viana, Ricardo L. ; Batista, Antonio M. ; Caldas, Iberê L ; Kurths, Jürgen
Source: European Physical Journal Special Topics. Unidade: IF
Subjects: MUDANÇA CLIMÁTICA, MINERAÇÃO DE DADOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
SILVA, Sidney T. da et al. Predicting temperatures in Brazilian states capitals via Machine Learning. European Physical Journal Special Topics, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1140/epjs/s11734-025-01710-z. Acesso em: 11 fev. 2026.
APA
Silva, S. T. da, Gabrick, E. C., Moraes, A. L. R. de, Viana, R. L., Batista, A. M., Caldas, I. L., & Kurths, J. (2025). Predicting temperatures in Brazilian states capitals via Machine Learning. European Physical Journal Special Topics. doi:10.1140/epjs/s11734-025-01710-z
NLM
Silva ST da, Gabrick EC, Moraes ALR de, Viana RL, Batista AM, Caldas IL, Kurths J. Predicting temperatures in Brazilian states capitals via Machine Learning [Internet]. European Physical Journal Special Topics. 2025 ;[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1140/epjs/s11734-025-01710-z
Vancouver
Silva ST da, Gabrick EC, Moraes ALR de, Viana RL, Batista AM, Caldas IL, Kurths J. Predicting temperatures in Brazilian states capitals via Machine Learning [Internet]. European Physical Journal Special Topics. 2025 ;[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1140/epjs/s11734-025-01710-z
Artigo de periodico
Machine learning analysis of photometric data from the Dark Energy Survey (2025)
Abdalla, Elcio ; Abdalla, Filipe B ; Marins, Alessandro ; Queiroz, Amilcar; Ribeiro, Rafael M ; Souza, Alex S C
Source: Monthly Notices of the Royal Astronomical Society. Unidade: IF
Subjects: COSMOLOGIA, MATÉRIA ESCURA
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ABNT
ABDALLA, Elcio et al. Machine learning analysis of photometric data from the Dark Energy Survey. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1093/mnras/staf1341. Acesso em: 11 fev. 2026.
APA
Abdalla, E., Abdalla, F. B., Marins, A., Queiroz, A., Ribeiro, R. M., & Souza, A. S. C. (2025). Machine learning analysis of photometric data from the Dark Energy Survey. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society. doi:10.1093/mnras/staf1341
NLM
Abdalla E, Abdalla FB, Marins A, Queiroz A, Ribeiro RM, Souza ASC. Machine learning analysis of photometric data from the Dark Energy Survey [Internet]. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society. 2025 ;[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1093/mnras/staf1341
Vancouver
Abdalla E, Abdalla FB, Marins A, Queiroz A, Ribeiro RM, Souza ASC. Machine learning analysis of photometric data from the Dark Energy Survey [Internet]. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society. 2025 ;[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1093/mnras/staf1341
Artigo de periodico
Rainfall forecast in Brazil using machine learning (2025)
Silva, Sidney T. da ; Milani, Leticia C; Gabrick, Enrique C ; Iarosz, Kelly C. ; Viana, Ricardo L. ; Caldas, Iberê L ; Batista, Antonio M.
Source: Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science. Unidade: IF
Subjects: FÍSICA ATMOSFÉRICA, OCEANOS, MUDANÇA CLIMÁTICA, ENSINO POR COMPUTADOR, REDES PARA COLETA DE PLÂNCTON, DESASTRES NATURAIS, TEORIA DA DECISÃO
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ABNT
SILVA, Sidney T. da et al. Rainfall forecast in Brazil using machine learning. Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1063/5.0259222. Acesso em: 11 fev. 2026.
APA
Silva, S. T. da, Milani, L. C., Gabrick, E. C., Iarosz, K. C., Viana, R. L., Caldas, I. L., & Batista, A. M. (2025). Rainfall forecast in Brazil using machine learning. Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science. doi:10.1063/5.0259222
NLM
Silva ST da, Milani LC, Gabrick EC, Iarosz KC, Viana RL, Caldas IL, Batista AM. Rainfall forecast in Brazil using machine learning [Internet]. Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science. 2025 ;[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1063/5.0259222
Vancouver
Silva ST da, Milani LC, Gabrick EC, Iarosz KC, Viana RL, Caldas IL, Batista AM. Rainfall forecast in Brazil using machine learning [Internet]. Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science. 2025 ;[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1063/5.0259222
Artigo de periodico
An implementation of neural simulation-based inference for parameter estimation in ATLAS (2025)
Aad, G ; Imam, Hajar ; Leite, M A L
Source: Reports on Progress in Physics. Unidade: IF
Subjects: FÍSICA NUCLEAR, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INFERÊNCIA ESTATÍSTICA
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ABNT
AAD, G e IMAM, Hajar e LEITE, M A L. An implementation of neural simulation-based inference for parameter estimation in ATLAS. Reports on Progress in Physics, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1088/1361-6633/add370. Acesso em: 11 fev. 2026.
APA
Aad, G., Imam, H., & Leite, M. A. L. (2025). An implementation of neural simulation-based inference for parameter estimation in ATLAS. Reports on Progress in Physics. doi:10.1088/1361-6633/add370
NLM
Aad G, Imam H, Leite MAL. An implementation of neural simulation-based inference for parameter estimation in ATLAS [Internet]. Reports on Progress in Physics. 2025 ;[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1088/1361-6633/add370
Vancouver
Aad G, Imam H, Leite MAL. An implementation of neural simulation-based inference for parameter estimation in ATLAS [Internet]. Reports on Progress in Physics. 2025 ;[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1088/1361-6633/add370
Artigo de periodico
Measurement of off-shell Higgs boson production in the H∗ → ZZ →4ℓ decay channel using a neural simulation-based inference technique in 13TeV pp collisions with the ATLAS detector (2025)
Aad, G ; Imam, Hajar ; Leite, M A L
Source: Reports on Progress in Physics. Unidade: IF
Subjects: FÍSICA NUCLEAR, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INFERÊNCIA ESTATÍSTICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
AAD, G e IMAM, Hajar e LEITE, M A L. Measurement of off-shell Higgs boson production in the H∗ → ZZ →4ℓ decay channel using a neural simulation-based inference technique in 13TeV pp collisions with the ATLAS detector. Reports on Progress in Physics, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1088/1361-6633/adcd9a. Acesso em: 11 fev. 2026.
APA
Aad, G., Imam, H., & Leite, M. A. L. (2025). Measurement of off-shell Higgs boson production in the H∗ → ZZ →4ℓ decay channel using a neural simulation-based inference technique in 13TeV pp collisions with the ATLAS detector. Reports on Progress in Physics. doi:10.1088/1361-6633/adcd9a
NLM
Aad G, Imam H, Leite MAL. Measurement of off-shell Higgs boson production in the H∗ → ZZ →4ℓ decay channel using a neural simulation-based inference technique in 13TeV pp collisions with the ATLAS detector [Internet]. Reports on Progress in Physics. 2025 ;[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1088/1361-6633/adcd9a
Vancouver
Aad G, Imam H, Leite MAL. Measurement of off-shell Higgs boson production in the H∗ → ZZ →4ℓ decay channel using a neural simulation-based inference technique in 13TeV pp collisions with the ATLAS detector [Internet]. Reports on Progress in Physics. 2025 ;[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1088/1361-6633/adcd9a
Dissertação (Mestrado)
Reconstrução de Di-Higgs no LHC com eventos bbWW totalmente leptônicos usando aprendizado de máquina (2024)
Mesquita, Igor Neiva ; Alves, Alexandre (Orientador)
Unidade: IF
Subjects: FÍSICA DE PARTÍCULAS, LHC, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MESQUITA, Igor Neiva. Reconstrução de Di-Higgs no LHC com eventos bbWW totalmente leptônicos usando aprendizado de máquina. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-27112024-121620/. Acesso em: 11 fev. 2026.
APA
Mesquita, I. N. (2024). Reconstrução de Di-Higgs no LHC com eventos bbWW totalmente leptônicos usando aprendizado de máquina (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-27112024-121620/
NLM
Mesquita IN. Reconstrução de Di-Higgs no LHC com eventos bbWW totalmente leptônicos usando aprendizado de máquina [Internet]. 2024 ;[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-27112024-121620/
Vancouver
Mesquita IN. Reconstrução de Di-Higgs no LHC com eventos bbWW totalmente leptônicos usando aprendizado de máquina [Internet]. 2024 ;[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-27112024-121620/
Dissertação (Mestrado)
Machine learning assisted quantum state tomography: a case-study using conditional generative adversarial networks (2024)
Silva Júnior, Silvio Jonas da; Amaral, Barbara Lopes (Orientador)
Unidade: IF
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, TOMOGRAFIA, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SILVA JÚNIOR, Silvio Jonas da. Machine learning assisted quantum state tomography: a case-study using conditional generative adversarial networks. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-12062025-180055/. Acesso em: 11 fev. 2026.
APA
Silva Júnior, S. J. da. (2024). Machine learning assisted quantum state tomography: a case-study using conditional generative adversarial networks (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-12062025-180055/
NLM
Silva Júnior SJ da. Machine learning assisted quantum state tomography: a case-study using conditional generative adversarial networks [Internet]. 2024 ;[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-12062025-180055/
Vancouver
Silva Júnior SJ da. Machine learning assisted quantum state tomography: a case-study using conditional generative adversarial networks [Internet]. 2024 ;[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-12062025-180055/
Artigo de periodico
Simultaneous Unbinned Differential Cross-Section Measurement of Twenty-Four Z+jets Kinematic Observables with the ATLAS Detector (2024)
Aad, G ; Leite, M A L
Source: Physical Review Letters. Unidade: IF
Subjects: COLISÕES DE ÍONS PESADOS RELATIVÍSTICOS, CROMODINÂMICA QUÂNTICA, BÓSON, HÁDRONS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
AAD, G e LEITE, M A L. Simultaneous Unbinned Differential Cross-Section Measurement of Twenty-Four Z+jets Kinematic Observables with the ATLAS Detector. Physical Review Letters, v. 133, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.133.261803. Acesso em: 11 fev. 2026.
APA
Aad, G., & Leite, M. A. L. (2024). Simultaneous Unbinned Differential Cross-Section Measurement of Twenty-Four Z+jets Kinematic Observables with the ATLAS Detector. Physical Review Letters, 133. doi:10.1103/PhysRevLett.133.261803
NLM
Aad G, Leite MAL. Simultaneous Unbinned Differential Cross-Section Measurement of Twenty-Four Z+jets Kinematic Observables with the ATLAS Detector [Internet]. Physical Review Letters. 2024 ; 133[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.133.261803
Vancouver
Aad G, Leite MAL. Simultaneous Unbinned Differential Cross-Section Measurement of Twenty-Four Z+jets Kinematic Observables with the ATLAS Detector [Internet]. Physical Review Letters. 2024 ; 133[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.133.261803
Artigo de periodico
Search for New Phenomena in Two-Body Invariant Mass Distributions Using Unsupervised Machine Learning for Anomaly Detection at ffiffi s p =13TeV with the ATLAS Detector (2024)
Aad, G ; Donadelli, Marisilvia ; Leite, Marco Aurelio Lisboa
Source: Physical Review Letters. Unidade: IF
Subjects: COLISÕES, INTERAÇÕES NUCLEARES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
AAD, G e DONADELLI, Marisilvia e LEITE, Marco Aurelio Lisboa. Search for New Phenomena in Two-Body Invariant Mass Distributions Using Unsupervised Machine Learning for Anomaly Detection at ffiffi s p =13TeV with the ATLAS Detector. Physical Review Letters, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.132.081801. Acesso em: 11 fev. 2026.
APA
Aad, G., Donadelli, M., & Leite, M. A. L. (2024). Search for New Phenomena in Two-Body Invariant Mass Distributions Using Unsupervised Machine Learning for Anomaly Detection at ffiffi s p =13TeV with the ATLAS Detector. Physical Review Letters. doi:10.1103/PhysRevLett.132.081801
NLM
Aad G, Donadelli M, Leite MAL. Search for New Phenomena in Two-Body Invariant Mass Distributions Using Unsupervised Machine Learning for Anomaly Detection at ffiffi s p =13TeV with the ATLAS Detector [Internet]. Physical Review Letters. 2024 ;[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.132.081801
Vancouver
Aad G, Donadelli M, Leite MAL. Search for New Phenomena in Two-Body Invariant Mass Distributions Using Unsupervised Machine Learning for Anomaly Detection at ffiffi s p =13TeV with the ATLAS Detector [Internet]. Physical Review Letters. 2024 ;[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.132.081801
Tese (Doutorado)
Estudo da dinâmica da vegetação na América do Sul: mudanças de longo prazo, efeitos antrópicos e controles climáticos (2023)
Araujo, Alex Sandro Alves de ; Barbosa, Henrique de Melo Jorge (Orientador)
Unidade: IF
Subjects: CLIMA, VEGETAÇÃO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ARAUJO, Alex Sandro Alves de. Estudo da dinâmica da vegetação na América do Sul: mudanças de longo prazo, efeitos antrópicos e controles climáticos. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-29092023-230453/. Acesso em: 11 fev. 2026.
APA
Araujo, A. S. A. de. (2023). Estudo da dinâmica da vegetação na América do Sul: mudanças de longo prazo, efeitos antrópicos e controles climáticos (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-29092023-230453/
NLM
Araujo ASA de. Estudo da dinâmica da vegetação na América do Sul: mudanças de longo prazo, efeitos antrópicos e controles climáticos [Internet]. 2023 ;[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-29092023-230453/
Vancouver
Araujo ASA de. Estudo da dinâmica da vegetação na América do Sul: mudanças de longo prazo, efeitos antrópicos e controles climáticos [Internet]. 2023 ;[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-29092023-230453/
Dissertação (Mestrado)
Análise de dados fotométricos obtidos através do aprendizado de máquina e da K-d Tree (2023)
Santos, Amanda Farias dos; Abdalla, Elcio
Unidade: IF
Subjects: ANÁLISE DE DADOS, ASTRONOMIA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, GALÁXIAS, FOTOMETRIA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SANTOS, Amanda Farias dos e ABDALLA, Elcio. Análise de dados fotométricos obtidos através do aprendizado de máquina e da K-d Tree. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-29052023-221306/. Acesso em: 11 fev. 2026.
APA
Santos, A. F. dos, & Abdalla, E. (2023). Análise de dados fotométricos obtidos através do aprendizado de máquina e da K-d Tree (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-29052023-221306/
NLM
Santos AF dos, Abdalla E. Análise de dados fotométricos obtidos através do aprendizado de máquina e da K-d Tree [Internet]. 2023 ;[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-29052023-221306/
Vancouver
Santos AF dos, Abdalla E. Análise de dados fotométricos obtidos através do aprendizado de máquina e da K-d Tree [Internet]. 2023 ;[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-29052023-221306/
Artigo de periodico
Towards an automated data cleaning with deep learning in CRESST (2022)
Angloher, G.; Guillaumon, P V
Source: European Physical Journal C. Unidade: IF
Subjects: FÍSICA DE PARTÍCULAS, PROCESSAMENTO DE DADOS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ANGLOHER, G. e GUILLAUMON, P V. Towards an automated data cleaning with deep learning in CRESST. European Physical Journal C, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1140/epjp/s13360-023-03674-2. Acesso em: 11 fev. 2026.
APA
Angloher, G., & Guillaumon, P. V. (2022). Towards an automated data cleaning with deep learning in CRESST. European Physical Journal C. doi:10.1140/epjp/s13360-023-03674-2
NLM
Angloher G, Guillaumon PV. Towards an automated data cleaning with deep learning in CRESST [Internet]. European Physical Journal C. 2022 ;[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1140/epjp/s13360-023-03674-2
Vancouver
Angloher G, Guillaumon PV. Towards an automated data cleaning with deep learning in CRESST [Internet]. European Physical Journal C. 2022 ;[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1140/epjp/s13360-023-03674-2
Dissertação (Mestrado)
Ensinando máquinas a reconstruir matéria escura no LHC (2022)
Yamaguchi, Carlos Hideo; Alves, Alexandre (Orientador)
Unidade: IF
Subjects: FÍSICA DE PARTÍCULAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, MATÉRIA ESCURA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
YAMAGUCHI, Carlos Hideo. Ensinando máquinas a reconstruir matéria escura no LHC. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-10102022-084434/. Acesso em: 11 fev. 2026.
APA
Yamaguchi, C. H. (2022). Ensinando máquinas a reconstruir matéria escura no LHC (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-10102022-084434/
NLM
Yamaguchi CH. Ensinando máquinas a reconstruir matéria escura no LHC [Internet]. 2022 ;[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-10102022-084434/
Vancouver
Yamaguchi CH. Ensinando máquinas a reconstruir matéria escura no LHC [Internet]. 2022 ;[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-10102022-084434/
Dissertação (Mestrado)
Estudo da reação de breakup 4He(17F,16O+p)4He usando o alvo ativo pAT-TPC: uma abordagem usando técnicas de Machine Learning (2022)
Fortino, Guilherme Ferrari ; Guimarães, Valdir (Orientador) ; Cardona, Juan Carlos Zamora (coorient)
Unidade: IF
Assunto: REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
FORTINO, Guilherme Ferrari. Estudo da reação de breakup 4He(17F,16O+p)4He usando o alvo ativo pAT-TPC: uma abordagem usando técnicas de Machine Learning. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-24012023-213528/. Acesso em: 11 fev. 2026.
APA
Fortino, G. F. (2022). Estudo da reação de breakup 4He(17F,16O+p)4He usando o alvo ativo pAT-TPC: uma abordagem usando técnicas de Machine Learning (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-24012023-213528/
NLM
Fortino GF. Estudo da reação de breakup 4He(17F,16O+p)4He usando o alvo ativo pAT-TPC: uma abordagem usando técnicas de Machine Learning [Internet]. 2022 ;[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-24012023-213528/
Vancouver
Fortino GF. Estudo da reação de breakup 4He(17F,16O+p)4He usando o alvo ativo pAT-TPC: uma abordagem usando técnicas de Machine Learning [Internet]. 2022 ;[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-24012023-213528/
Tese (Doutorado)
Análise de física estatística em modelos de aprendizado de máquina (2022)
Veiga, Rodrigo Soares ; Vicente, Renato
Unidade: IF
Subjects: MECÂNICA ESTATÍSTICA, REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MÉTODOS ESTATÍSTICOS PARA APRENDIZAGEM, INFERÊNCIA BAYESIANA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
VEIGA, Rodrigo Soares e VICENTE, Renato. Análise de física estatística em modelos de aprendizado de máquina. 2022. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-17082022-084404/. Acesso em: 11 fev. 2026.
APA
Veiga, R. S., & Vicente, R. (2022). Análise de física estatística em modelos de aprendizado de máquina (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-17082022-084404/
NLM
Veiga RS, Vicente R. Análise de física estatística em modelos de aprendizado de máquina [Internet]. 2022 ;[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-17082022-084404/
Vancouver
Veiga RS, Vicente R. Análise de física estatística em modelos de aprendizado de máquina [Internet]. 2022 ;[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-17082022-084404/
Dissertação (Mestrado)
Classificação de quasares, estrelas e galáxias com técnicas de aprendizagem automática (2020)
Rodrigues, Natália Villa Nova ; Abramo, Luis Raul Weber
Unidade: IF
Assunto: QUASARES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RODRIGUES, Natália Villa Nova e ABRAMO, Luis Raul Weber. Classificação de quasares, estrelas e galáxias com técnicas de aprendizagem automática. 2020. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-21122020-120638/. Acesso em: 11 fev. 2026.
APA
Rodrigues, N. V. N., & Abramo, L. R. W. (2020). Classificação de quasares, estrelas e galáxias com técnicas de aprendizagem automática (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-21122020-120638/
NLM
Rodrigues NVN, Abramo LRW. Classificação de quasares, estrelas e galáxias com técnicas de aprendizagem automática [Internet]. 2020 ;[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-21122020-120638/
Vancouver
Rodrigues NVN, Abramo LRW. Classificação de quasares, estrelas e galáxias com técnicas de aprendizagem automática [Internet]. 2020 ;[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-21122020-120638/
Trabalho de evento-resumo
Features of edge-centric collective dynamics in machine learning tasks (2016)
Liang, Zhao; Verri, Filipe Alves Neto; Urio, Paulo Roberto
Source: Abstracts. Conference titles: International Conference on Nonlinear Science and Complexity. Unidade: FFCLRP
Subjects: SISTEMAS DINÂMICOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LIANG, Zhao e VERRI, Filipe Alves Neto e URIO, Paulo Roberto. Features of edge-centric collective dynamics in machine learning tasks. 2016, Anais.. São José dos Campos: INPE, 2016. Disponível em: https://doi.org/10.20906/cps/nsc2016-0003. Acesso em: 11 fev. 2026.
APA
Liang, Z., Verri, F. A. N., & Urio, P. R. (2016). Features of edge-centric collective dynamics in machine learning tasks. In Abstracts. São José dos Campos: INPE. doi:10.20906/cps/nsc2016-0003
NLM
Liang Z, Verri FAN, Urio PR. Features of edge-centric collective dynamics in machine learning tasks [Internet]. Abstracts. 2016 ;[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://doi.org/10.20906/cps/nsc2016-0003
Vancouver
Liang Z, Verri FAN, Urio PR. Features of edge-centric collective dynamics in machine learning tasks [Internet]. Abstracts. 2016 ;[citado 2026 fev. 11 ] Available from: https://doi.org/10.20906/cps/nsc2016-0003

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