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  • Artigo de periodico

    Machine learning-guided repositioning of a SARS-CoV-2- targeting molecular series as cruzain inhibitors (2026)

    Lameiro, Rafael da Fonseca ; Silva, Luiz Fernando Barbosa da ; Cardoso, Evelin Ribeiro ; Ho, Beatriz Siqueira; Martins, Felipe Cardoso Prado ; Melo, Bruna C. de; Rosini, Fabiana; Shamim, Anwar ; Souza, Priscila M.; Souza, Wellington Falcão de; Montanari, Carlos Alberto

    Source: ChemMedChem: chemistry enabling drug discovery. Unidade: IQSC

    Subjects: ENZIMAS, COVID-19, QUÍMICA MÉDICA

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      LAMEIRO, Rafael da Fonseca et al. Machine learning-guided repositioning of a SARS-CoV-2- targeting molecular series as cruzain inhibitors. ChemMedChem: chemistry enabling drug discovery, v. 21, p. e202500630, 2026Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1002/cmdc.202500630. Acesso em: 10 abr. 2026.

    • APA

      Lameiro, R. da F., Silva, L. F. B. da, Cardoso, E. R., Ho, B. S., Martins, F. C. P., Melo, B. C. de, et al. (2026). Machine learning-guided repositioning of a SARS-CoV-2- targeting molecular series as cruzain inhibitors. ChemMedChem: chemistry enabling drug discovery, 21, e202500630. doi:10.1002/cmdc.202500630

    • NLM

      Lameiro R da F, Silva LFB da, Cardoso ER, Ho BS, Martins FCP, Melo BC de, Rosini F, Shamim A, Souza PM, Souza WF de, Montanari CA. Machine learning-guided repositioning of a SARS-CoV-2- targeting molecular series as cruzain inhibitors [Internet]. ChemMedChem: chemistry enabling drug discovery. 2026 ;21 e202500630.[citado 2026 abr. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1002/cmdc.202500630

    • Vancouver

      Lameiro R da F, Silva LFB da, Cardoso ER, Ho BS, Martins FCP, Melo BC de, Rosini F, Shamim A, Souza PM, Souza WF de, Montanari CA. Machine learning-guided repositioning of a SARS-CoV-2- targeting molecular series as cruzain inhibitors [Internet]. ChemMedChem: chemistry enabling drug discovery. 2026 ;21 e202500630.[citado 2026 abr. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1002/cmdc.202500630

  • Artigo de periodico

    Cut-SOAP: A machine learning descriptor for rapid screening of molecular adsorption energetics (2026)

    Calderan, Felipe V ; Andriani, Karla Furtado ; Felício-Sousa, Priscilla ; Pinheiro, Gabriel A. ; Silva, Juarez Lopes Ferreira da ; Quiles, Marcos Gonçalves

    Source: ACS Omega. Unidade: IQSC

    Subjects: ADSORÇÃO, MOLÉCULA, REDES NEURAIS

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      CALDERAN, Felipe V et al. Cut-SOAP: A machine learning descriptor for rapid screening of molecular adsorption energetics. ACS Omega, v. 11, n. 5, p. 7948–7958, 2026Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1021/acsomega.5c10055. Acesso em: 10 abr. 2026.

    • APA

      Calderan, F. V., Andriani, K. F., Felício-Sousa, P., Pinheiro, G. A., Silva, J. L. F. da, & Quiles, M. G. (2026). Cut-SOAP: A machine learning descriptor for rapid screening of molecular adsorption energetics. ACS Omega, 11( 5), 7948–7958. doi:10.1021/acsomega.5c10055

    • NLM

      Calderan FV, Andriani KF, Felício-Sousa P, Pinheiro GA, Silva JLF da, Quiles MG. Cut-SOAP: A machine learning descriptor for rapid screening of molecular adsorption energetics [Internet]. ACS Omega. 2026 ;11( 5): 7948–7958.[citado 2026 abr. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acsomega.5c10055

    • Vancouver

      Calderan FV, Andriani KF, Felício-Sousa P, Pinheiro GA, Silva JLF da, Quiles MG. Cut-SOAP: A machine learning descriptor for rapid screening of molecular adsorption energetics [Internet]. ACS Omega. 2026 ;11( 5): 7948–7958.[citado 2026 abr. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acsomega.5c10055

  • Artigo de periodico

    The use of heart rate variability, oxygen saturation, and anthropometric data with machine learning to predict the presence and severity of obstructive sleep apnea (2025)

    Santos, Rafael Rodrigues dos; Marumo, Matheo Bellini; Eckeli, Alan Luiz; Salgado, Hélio César; Silva, Luiz Eduardo Virgilio da; Tinós, Renato; Fazan Júnior, Rubens

    Source: Frontiers in Cardiovascular Medicine. Unidades: FMRP, FFCLRP

    Subjects: APNEIA DO SONO, FREQUÊNCIA CARDÍACA

    Acesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      SANTOS, Rafael Rodrigues dos et al. The use of heart rate variability, oxygen saturation, and anthropometric data with machine learning to predict the presence and severity of obstructive sleep apnea. Frontiers in Cardiovascular Medicine, v. 12, p. 1-10, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3389/fcvm.2025.1389402. Acesso em: 10 abr. 2026.

    • APA

      Santos, R. R. dos, Marumo, M. B., Eckeli, A. L., Salgado, H. C., Silva, L. E. V. da, Tinós, R., & Fazan Júnior, R. (2025). The use of heart rate variability, oxygen saturation, and anthropometric data with machine learning to predict the presence and severity of obstructive sleep apnea. Frontiers in Cardiovascular Medicine, 12, 1-10. doi:10.3389/fcvm.2025.1389402

    • NLM

      Santos RR dos, Marumo MB, Eckeli AL, Salgado HC, Silva LEV da, Tinós R, Fazan Júnior R. The use of heart rate variability, oxygen saturation, and anthropometric data with machine learning to predict the presence and severity of obstructive sleep apnea [Internet]. Frontiers in Cardiovascular Medicine. 2025 ; 12 1-10.[citado 2026 abr. 10 ] Available from: https://doi.org/10.3389/fcvm.2025.1389402

    • Vancouver

      Santos RR dos, Marumo MB, Eckeli AL, Salgado HC, Silva LEV da, Tinós R, Fazan Júnior R. The use of heart rate variability, oxygen saturation, and anthropometric data with machine learning to predict the presence and severity of obstructive sleep apnea [Internet]. Frontiers in Cardiovascular Medicine. 2025 ; 12 1-10.[citado 2026 abr. 10 ] Available from: https://doi.org/10.3389/fcvm.2025.1389402

  • Artigo de periodico

    Investigating the effect of hadronic models on IACT images (2025)

    Bruno, Benedetta ; Lang, Rodrigo Guedes ; Arbeletche, Luan Bonneau ; Souza, Vitor de ; Funk, Stefan

    Source: Journal of Cosmology and Astroparticle Physics. Unidade: IFSC

    Subjects: RAIOS GAMA, RAIOS CÓSMICOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ASTROFÍSICA

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      BRUNO, Benedetta et al. Investigating the effect of hadronic models on IACT images. Journal of Cosmology and Astroparticle Physics, v. 2025, p. 024-1-024-26, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1088/1475-7516/2025/03/024. Acesso em: 10 abr. 2026.

    • APA

      Bruno, B., Lang, R. G., Arbeletche, L. B., Souza, V. de, & Funk, S. (2025). Investigating the effect of hadronic models on IACT images. Journal of Cosmology and Astroparticle Physics, 2025, 024-1-024-26. doi:10.1088/1475-7516/2025/03/024

    • NLM

      Bruno B, Lang RG, Arbeletche LB, Souza V de, Funk S. Investigating the effect of hadronic models on IACT images [Internet]. Journal of Cosmology and Astroparticle Physics. 2025 ; 2025 024-1-024-26.[citado 2026 abr. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1088/1475-7516/2025/03/024

    • Vancouver

      Bruno B, Lang RG, Arbeletche LB, Souza V de, Funk S. Investigating the effect of hadronic models on IACT images [Internet]. Journal of Cosmology and Astroparticle Physics. 2025 ; 2025 024-1-024-26.[citado 2026 abr. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1088/1475-7516/2025/03/024

  • Artigo de periodico

    Machine learning to treat data for the design and improvement of electrochemical sensors: application for a cancer biomarker (2025)

    Ibáñez-Redín, Glenda Gisela ; Braz, Daniel César ; Gonçalves, Débora ; Oliveira Junior, Osvaldo Novais de

    Source: Journal of the Brazilian Chemical Society. Unidade: IFSC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOMARCADORES, NEOPLASIAS, SENSORES BIOMÉDICOS

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      IBÁÑEZ-REDÍN, Glenda Gisela et al. Machine learning to treat data for the design and improvement of electrochemical sensors: application for a cancer biomarker. Journal of the Brazilian Chemical Society, v. 36, n. 8, p. e-20250043-1-e-20250043-9, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.21577/0103-5053.20250043. Acesso em: 10 abr. 2026.

    • APA

      Ibáñez-Redín, G. G., Braz, D. C., Gonçalves, D., & Oliveira Junior, O. N. de. (2025). Machine learning to treat data for the design and improvement of electrochemical sensors: application for a cancer biomarker. Journal of the Brazilian Chemical Society, 36( 8), e-20250043-1-e-20250043-9. doi:10.21577/0103-5053.20250043

    • NLM

      Ibáñez-Redín GG, Braz DC, Gonçalves D, Oliveira Junior ON de. Machine learning to treat data for the design and improvement of electrochemical sensors: application for a cancer biomarker [Internet]. Journal of the Brazilian Chemical Society. 2025 ; 36( 8): e-20250043-1-e-20250043-9.[citado 2026 abr. 10 ] Available from: https://doi.org/10.21577/0103-5053.20250043

    • Vancouver

      Ibáñez-Redín GG, Braz DC, Gonçalves D, Oliveira Junior ON de. Machine learning to treat data for the design and improvement of electrochemical sensors: application for a cancer biomarker [Internet]. Journal of the Brazilian Chemical Society. 2025 ; 36( 8): e-20250043-1-e-20250043-9.[citado 2026 abr. 10 ] Available from: https://doi.org/10.21577/0103-5053.20250043

  • Artigo de periodico

    DEELE-Rad: exploiting deep radiomics features in deep learning models using COVID-19 chest X-ray images (2025)

    Costa, Márcus Vinícius Lobo ; Aguiar, Erikson Júlio de ; Rodrigues, Lucas Santiago ; Traina Junior, Caetano ; Traina, Agma Juci Machado

    Source: Health Information Science and Systems. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZAGEM PROFUNDA, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, DIAGNÓSTICO POR COMPUTADOR, DIAGNÓSTICO POR IMAGEM, RADIOGRAFIA, TÓRAX, COVID-19

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      COSTA, Márcus Vinícius Lobo et al. DEELE-Rad: exploiting deep radiomics features in deep learning models using COVID-19 chest X-ray images. Health Information Science and Systems, v. 13, n. 1, p. 1-15, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s13755-024-00330-6. Acesso em: 10 abr. 2026.

    • APA

      Costa, M. V. L., Aguiar, E. J. de, Rodrigues, L. S., Traina Junior, C., & Traina, A. J. M. (2025). DEELE-Rad: exploiting deep radiomics features in deep learning models using COVID-19 chest X-ray images. Health Information Science and Systems, 13( 1), 1-15. doi:10.1007/s13755-024-00330-6

    • NLM

      Costa MVL, Aguiar EJ de, Rodrigues LS, Traina Junior C, Traina AJM. DEELE-Rad: exploiting deep radiomics features in deep learning models using COVID-19 chest X-ray images [Internet]. Health Information Science and Systems. 2025 ; 13( 1): 1-15.[citado 2026 abr. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s13755-024-00330-6

    • Vancouver

      Costa MVL, Aguiar EJ de, Rodrigues LS, Traina Junior C, Traina AJM. DEELE-Rad: exploiting deep radiomics features in deep learning models using COVID-19 chest X-ray images [Internet]. Health Information Science and Systems. 2025 ; 13( 1): 1-15.[citado 2026 abr. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s13755-024-00330-6

  • Artigo de periodico

    Revealing patterns in major depressive disorder with machine learning and networks (2025)

    Sallum, Loriz Francisco ; Alves, Caroline Lourenço ; Toutain, Thaise Graziele Lima de ; Porto, Joel Augusto Moura ; Thielemann, Christiane ; Rodrigues, Francisco Aparecido

    Source: Chaos, Solitons and Fractals. Unidades: ICMC, Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística, IFSC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, APRENDIZAGEM PROFUNDA

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

    • ABNT

      SALLUM, Loriz Francisco et al. Revealing patterns in major depressive disorder with machine learning and networks. Chaos, Solitons and Fractals, v. 194, p. 116163-1-116163-16, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2025.116163. Acesso em: 10 abr. 2026.

    • APA

      Sallum, L. F., Alves, C. L., Toutain, T. G. L. de, Porto, J. A. M., Thielemann, C., & Rodrigues, F. A. (2025). Revealing patterns in major depressive disorder with machine learning and networks. Chaos, Solitons and Fractals, 194, 116163-1-116163-16. doi:10.1016/j.chaos.2025.116163

    • NLM

      Sallum LF, Alves CL, Toutain TGL de, Porto JAM, Thielemann C, Rodrigues FA. Revealing patterns in major depressive disorder with machine learning and networks [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2025 ; 194 116163-1-116163-16.[citado 2026 abr. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2025.116163

    • Vancouver

      Sallum LF, Alves CL, Toutain TGL de, Porto JAM, Thielemann C, Rodrigues FA. Revealing patterns in major depressive disorder with machine learning and networks [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2025 ; 194 116163-1-116163-16.[citado 2026 abr. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2025.116163

  • Artigo de periodico

    Using machine learning and optical microscopy image analysis of immunosensors made on plasmonic substrates: application to detect the SARS-CoV-2 virus (2025)

    Oiticica, Pedro Ramon Almeida ; Angelim, Monara Kaélle Servulo Cruz ; Soares, Juliana Coatrini ; Soares, Andrey Coatrini ; Proença-Modena, José Luiz ; Bruno, Odemir Martinez ; Oliveira Junior, Osvaldo Novais de

    Source: ACS Sensors. Unidade: IFSC

    Subjects: MICROSCÓPIO ÓTICO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, COVID-19, VISÃO COMPUTACIONAL

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

    • ABNT

      OITICICA, Pedro Ramon Almeida et al. Using machine learning and optical microscopy image analysis of immunosensors made on plasmonic substrates: application to detect the SARS-CoV-2 virus. ACS Sensors, v. 10, n. 2, p. 1407-1418 + supporting information, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1021/acssensors.4c03451. Acesso em: 10 abr. 2026.

    • APA

      Oiticica, P. R. A., Angelim, M. K. S. C., Soares, J. C., Soares, A. C., Proença-Modena, J. L., Bruno, O. M., & Oliveira Junior, O. N. de. (2025). Using machine learning and optical microscopy image analysis of immunosensors made on plasmonic substrates: application to detect the SARS-CoV-2 virus. ACS Sensors, 10( 2), 1407-1418 + supporting information. doi:10.1021/acssensors.4c03451

    • NLM

      Oiticica PRA, Angelim MKSC, Soares JC, Soares AC, Proença-Modena JL, Bruno OM, Oliveira Junior ON de. Using machine learning and optical microscopy image analysis of immunosensors made on plasmonic substrates: application to detect the SARS-CoV-2 virus [Internet]. ACS Sensors. 2025 ; 10( 2): 1407-1418 + supporting information.[citado 2026 abr. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acssensors.4c03451

    • Vancouver

      Oiticica PRA, Angelim MKSC, Soares JC, Soares AC, Proença-Modena JL, Bruno OM, Oliveira Junior ON de. Using machine learning and optical microscopy image analysis of immunosensors made on plasmonic substrates: application to detect the SARS-CoV-2 virus [Internet]. ACS Sensors. 2025 ; 10( 2): 1407-1418 + supporting information.[citado 2026 abr. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acssensors.4c03451

  • Trabalho de evento

    Random forest for chalcogenide glasses: a data-driven method for predicting the nonlinear refractive index (2025)

    Saraiva, Murilo Neco; Mendonça, Cleber Renato

    Source: Proceedings. Conference titles: SBFoton International Optics and Photonics Conference - IOPC. Unidade: IFSC

    Subjects: FÍSICA COMPUTACIONAL, ÓPTICA NÃO LINEAR, VIDRO CERÂMICO

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

    • ABNT

      SARAIVA, Murilo Neco e MENDONÇA, Cleber Renato. Random forest for chalcogenide glasses: a data-driven method for predicting the nonlinear refractive index. 2025, Anais.. Piscataway: IEEE, 2025. Disponível em: https://doi.org/10.1109/SBFotonIOPC66433.2025.11218356. Acesso em: 10 abr. 2026.

    • APA

      Saraiva, M. N., & Mendonça, C. R. (2025). Random forest for chalcogenide glasses: a data-driven method for predicting the nonlinear refractive index. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/SBFotonIOPC66433.2025.11218356

    • NLM

      Saraiva MN, Mendonça CR. Random forest for chalcogenide glasses: a data-driven method for predicting the nonlinear refractive index [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2026 abr. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SBFotonIOPC66433.2025.11218356

    • Vancouver

      Saraiva MN, Mendonça CR. Random forest for chalcogenide glasses: a data-driven method for predicting the nonlinear refractive index [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2026 abr. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SBFotonIOPC66433.2025.11218356

  • Trabalho de evento

    Detection of Escherichia coli in tomatoes using laser-induced breakdown spectroscopy and machine learning (2025)

    Darezzo, Helga Maria; Borduchi, Luís Carlos Leva ; Caface, Raphael Antonio ; Milori, Debora Marcondes Bastos Pereira

    Source: Proceedings. Conference titles: SBFoton International Optics and Photonics Conference - IOPC. Unidade: IFSC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ESCHERICHIA COLI, LASER, TOMATE, IRRADIAÇÃO DE ALIMENTOS

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

    • ABNT

      DAREZZO, Helga Maria et al. Detection of Escherichia coli in tomatoes using laser-induced breakdown spectroscopy and machine learning. 2025, Anais.. Piscataway: IEEE, 2025. Disponível em: https://doi.org/10.1109/SBFotonIOPC66433.2025.11218567. Acesso em: 10 abr. 2026.

    • APA

      Darezzo, H. M., Borduchi, L. C. L., Caface, R. A., & Milori, D. M. B. P. (2025). Detection of Escherichia coli in tomatoes using laser-induced breakdown spectroscopy and machine learning. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/SBFotonIOPC66433.2025.11218567

    • NLM

      Darezzo HM, Borduchi LCL, Caface RA, Milori DMBP. Detection of Escherichia coli in tomatoes using laser-induced breakdown spectroscopy and machine learning [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2026 abr. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SBFotonIOPC66433.2025.11218567

    • Vancouver

      Darezzo HM, Borduchi LCL, Caface RA, Milori DMBP. Detection of Escherichia coli in tomatoes using laser-induced breakdown spectroscopy and machine learning [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2026 abr. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SBFotonIOPC66433.2025.11218567

  • Trabalho de evento

    Integrating LIBS and machine learning to identify Aphelenchoides besseyi infection in asymptomatic soybean leaves (2025)

    Borduchi, Luís Carlos Leva ; Darezzo, Helga Maria; Souza, Daniele; Milori, Debora Marcondes Bastos Pereira

    Source: Proceedings. Conference titles: SBFoton International Optics and Photonics Conference - IOPC. Unidade: IFSC

    Subjects: AGRICULTURA, LASER, SOLOS, ECONOMIA CIRCULAR

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

    • ABNT

      BORDUCHI, Luís Carlos Leva et al. Integrating LIBS and machine learning to identify Aphelenchoides besseyi infection in asymptomatic soybean leaves. 2025, Anais.. Piscataway: IEEE, 2025. Disponível em: https://doi.org/10.1109/SBFotonIOPC66433.2025.11218396. Acesso em: 10 abr. 2026.

    • APA

      Borduchi, L. C. L., Darezzo, H. M., Souza, D., & Milori, D. M. B. P. (2025). Integrating LIBS and machine learning to identify Aphelenchoides besseyi infection in asymptomatic soybean leaves. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/SBFotonIOPC66433.2025.11218396

    • NLM

      Borduchi LCL, Darezzo HM, Souza D, Milori DMBP. Integrating LIBS and machine learning to identify Aphelenchoides besseyi infection in asymptomatic soybean leaves [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2026 abr. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SBFotonIOPC66433.2025.11218396

    • Vancouver

      Borduchi LCL, Darezzo HM, Souza D, Milori DMBP. Integrating LIBS and machine learning to identify Aphelenchoides besseyi infection in asymptomatic soybean leaves [Internet]. Proceedings. 2025 ;[citado 2026 abr. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SBFotonIOPC66433.2025.11218396

  • Tese (Doutorado)

    Predição de fenótipos bacterianos a partir de genomas por meio de aprendizado de máquina (2025)

    Iha, Bruno Koshin Vásquez ; Setubal, João Carlos

    Unidade: Interunidades em Bioinformática

    Subjects: FENÓTIPOS, GENÔMICA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, GENÉTICA BACTERIANA

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

    • ABNT

      IHA, Bruno Koshin Vásquez e SETUBAL, João Carlos. Predição de fenótipos bacterianos a partir de genomas por meio de aprendizado de máquina. 2025. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2025. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-30042025-170213/. Acesso em: 10 abr. 2026.

    • APA

      Iha, B. K. V., & Setubal, J. C. (2025). Predição de fenótipos bacterianos a partir de genomas por meio de aprendizado de máquina (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-30042025-170213/

    • NLM

      Iha BKV, Setubal JC. Predição de fenótipos bacterianos a partir de genomas por meio de aprendizado de máquina [Internet]. 2025 ;[citado 2026 abr. 10 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-30042025-170213/

    • Vancouver

      Iha BKV, Setubal JC. Predição de fenótipos bacterianos a partir de genomas por meio de aprendizado de máquina [Internet]. 2025 ;[citado 2026 abr. 10 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-30042025-170213/

  • Tese (Doutorado)

    Aplicação de machine learning para análise dos fatores de ocorrências de crimes entre o período 2008 à 2012 nos municípios do Estado de São Paulo (2025)

    Fernandes, Danilo Douradinho; Montini, Alessandra de Ávila (Orientador)

    Unidade: FEA

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, SEGURANÇA PÚBLICA, CRIMINALIDADE, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, CRIME

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

    • ABNT

      FERNANDES, Danilo Douradinho. Aplicação de machine learning para análise dos fatores de ocorrências de crimes entre o período 2008 à 2012 nos municípios do Estado de São Paulo. 2025. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2025. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-14072025-153939/. Acesso em: 10 abr. 2026.

    • APA

      Fernandes, D. D. (2025). Aplicação de machine learning para análise dos fatores de ocorrências de crimes entre o período 2008 à 2012 nos municípios do Estado de São Paulo (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-14072025-153939/

    • NLM

      Fernandes DD. Aplicação de machine learning para análise dos fatores de ocorrências de crimes entre o período 2008 à 2012 nos municípios do Estado de São Paulo [Internet]. 2025 ;[citado 2026 abr. 10 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-14072025-153939/

    • Vancouver

      Fernandes DD. Aplicação de machine learning para análise dos fatores de ocorrências de crimes entre o período 2008 à 2012 nos municípios do Estado de São Paulo [Internet]. 2025 ;[citado 2026 abr. 10 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-14072025-153939/

  • Mestrado Profissionalizante

    Processamento de sinais e modelos de aprendizado de máquina para determinação da concentração de contaminantes em água subterrânea (2025)

    Pessoa, Atila Ferreira ; Sousa, Fabricio Simeoni de (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: PROCESSAMENTO DE SINAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ÁREAS CONTAMINADAS, PROCESSAMENTO DE DADOS, REDES COMPLEXAS

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

    • ABNT

      PESSOA, Atila Ferreira. Processamento de sinais e modelos de aprendizado de máquina para determinação da concentração de contaminantes em água subterrânea. 2025. Mestrado Profissionalizante – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2025. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-12052025-143306/. Acesso em: 10 abr. 2026.

    • APA

      Pessoa, A. F. (2025). Processamento de sinais e modelos de aprendizado de máquina para determinação da concentração de contaminantes em água subterrânea (Mestrado Profissionalizante). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-12052025-143306/

    • NLM

      Pessoa AF. Processamento de sinais e modelos de aprendizado de máquina para determinação da concentração de contaminantes em água subterrânea [Internet]. 2025 ;[citado 2026 abr. 10 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-12052025-143306/

    • Vancouver

      Pessoa AF. Processamento de sinais e modelos de aprendizado de máquina para determinação da concentração de contaminantes em água subterrânea [Internet]. 2025 ;[citado 2026 abr. 10 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-12052025-143306/

  • Tese (Doutorado)

    Ensaios em microeconomia: organização industrial empírica, antitruste e plataformas digitais (2025)

    Pereira, Luan Michel Soares; Lucinda, Cláudio Ribeiro de (Orientador)

    Unidade: FEA

    Subjects: MICROECONOMIA, PREÇOS HEDÔNICOS, BIG DATA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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

    • ABNT

      PEREIRA, Luan Michel Soares. Ensaios em microeconomia: organização industrial empírica, antitruste e plataformas digitais. 2025. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2025. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12138/tde-23042025-181926/. Acesso em: 10 abr. 2026.

    • APA

      Pereira, L. M. S. (2025). Ensaios em microeconomia: organização industrial empírica, antitruste e plataformas digitais (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12138/tde-23042025-181926/

    • NLM

      Pereira LMS. Ensaios em microeconomia: organização industrial empírica, antitruste e plataformas digitais [Internet]. 2025 ;[citado 2026 abr. 10 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12138/tde-23042025-181926/

    • Vancouver

      Pereira LMS. Ensaios em microeconomia: organização industrial empírica, antitruste e plataformas digitais [Internet]. 2025 ;[citado 2026 abr. 10 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12138/tde-23042025-181926/

  • Mestrado Profissionalizante

    Avaliação de modelos de aprendizado de máquina na detecção de volatilidade atípica em séries financeiras (2025)

    Souza, Renata Cecconi de; Wolf, Denis Fernando (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: VALORES ATÍPICOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, MERCADO FINANCEIRO, ANÁLISE DE RISCO

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

    • ABNT

      SOUZA, Renata Cecconi de. Avaliação de modelos de aprendizado de máquina na detecção de volatilidade atípica em séries financeiras. 2025. Mestrado Profissionalizante – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2025. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-13052025-132504/. Acesso em: 10 abr. 2026.

    • APA

      Souza, R. C. de. (2025). Avaliação de modelos de aprendizado de máquina na detecção de volatilidade atípica em séries financeiras (Mestrado Profissionalizante). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-13052025-132504/

    • NLM

      Souza RC de. Avaliação de modelos de aprendizado de máquina na detecção de volatilidade atípica em séries financeiras [Internet]. 2025 ;[citado 2026 abr. 10 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-13052025-132504/

    • Vancouver

      Souza RC de. Avaliação de modelos de aprendizado de máquina na detecção de volatilidade atípica em séries financeiras [Internet]. 2025 ;[citado 2026 abr. 10 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-13052025-132504/

  • Dissertação (Mestrado)

    Análise multiparamétrica do problema das fases em cristalografia de proteínas via aprendizado de máquina usando XGBoost - estudo de caso: lisozima de clara de ovo de galinha (2025)

    Jucovski, André Gustavo; Ambrosio, Andre Luis Berteli (Orientador)

    Unidade: IFSC

    Subjects: CRISTALOGRAFIA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, LISOZIMAS

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

    • ABNT

      JUCOVSKI, André Gustavo. Análise multiparamétrica do problema das fases em cristalografia de proteínas via aprendizado de máquina usando XGBoost - estudo de caso: lisozima de clara de ovo de galinha. 2025. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2025. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-28082025-105716/. Acesso em: 10 abr. 2026.

    • APA

      Jucovski, A. G. (2025). Análise multiparamétrica do problema das fases em cristalografia de proteínas via aprendizado de máquina usando XGBoost - estudo de caso: lisozima de clara de ovo de galinha (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-28082025-105716/

    • NLM

      Jucovski AG. Análise multiparamétrica do problema das fases em cristalografia de proteínas via aprendizado de máquina usando XGBoost - estudo de caso: lisozima de clara de ovo de galinha [Internet]. 2025 ;[citado 2026 abr. 10 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-28082025-105716/

    • Vancouver

      Jucovski AG. Análise multiparamétrica do problema das fases em cristalografia de proteínas via aprendizado de máquina usando XGBoost - estudo de caso: lisozima de clara de ovo de galinha [Internet]. 2025 ;[citado 2026 abr. 10 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-28082025-105716/

  • Tese (Doutorado)

    Análise preditiva sobre os mercados de futuro: uma abordagem com aplicação de técnicas de aprendizado de máquina (2025)

    Salvador, Rafael Valdetaro; Securato, José Roberto (Orientador)

    Unidade: FEA

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, DERIVATIVOS, MERCADO FUTURO

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

    • ABNT

      SALVADOR, Rafael Valdetaro. Análise preditiva sobre os mercados de futuro: uma abordagem com aplicação de técnicas de aprendizado de máquina. 2025. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2025. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-29082025-152804/. Acesso em: 10 abr. 2026.

    • APA

      Salvador, R. V. (2025). Análise preditiva sobre os mercados de futuro: uma abordagem com aplicação de técnicas de aprendizado de máquina (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-29082025-152804/

    • NLM

      Salvador RV. Análise preditiva sobre os mercados de futuro: uma abordagem com aplicação de técnicas de aprendizado de máquina [Internet]. 2025 ;[citado 2026 abr. 10 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-29082025-152804/

    • Vancouver

      Salvador RV. Análise preditiva sobre os mercados de futuro: uma abordagem com aplicação de técnicas de aprendizado de máquina [Internet]. 2025 ;[citado 2026 abr. 10 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-29082025-152804/

  • Tese (Doutorado)

    From reviews to features: opinion mining from user reviews with neural language model (2025)

    Araujo, Adailton Ferreira de ; Marcacini, Ricardo Marcondes (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, APLICATIVOS MÓVEIS, MINERAÇÃO DE DADOS, ENGENHARIA DE REQUISITOS

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

    • ABNT

      ARAUJO, Adailton Ferreira de. From reviews to features: opinion mining from user reviews with neural language model. 2025. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2025. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-21052025-103324/. Acesso em: 10 abr. 2026.

    • APA

      Araujo, A. F. de. (2025). From reviews to features: opinion mining from user reviews with neural language model (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-21052025-103324/

    • NLM

      Araujo AF de. From reviews to features: opinion mining from user reviews with neural language model [Internet]. 2025 ;[citado 2026 abr. 10 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-21052025-103324/

    • Vancouver

      Araujo AF de. From reviews to features: opinion mining from user reviews with neural language model [Internet]. 2025 ;[citado 2026 abr. 10 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-21052025-103324/

  • Tese (Doutorado)

    Tracing Amazon timber provenance using stable oxygen isotope (2025)

    Batista, Ana Claudia Gama ; Martinelli, Luiz Antonio (Orientador)

    Unidade: CENA

    Subjects: DENOMINAÇÃO DE ORIGEM, EXPLORAÇÃO FLORESTAL, ISÓTOPOS ESTÁVEIS, MADEIRA

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

    • ABNT

      BATISTA, Ana Claudia Gama. Tracing Amazon timber provenance using stable oxygen isotope. 2025. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2025. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/64/64135/tde-12092025-081803/. Acesso em: 10 abr. 2026.

    • APA

      Batista, A. C. G. (2025). Tracing Amazon timber provenance using stable oxygen isotope (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/64/64135/tde-12092025-081803/

    • NLM

      Batista ACG. Tracing Amazon timber provenance using stable oxygen isotope [Internet]. 2025 ;[citado 2026 abr. 10 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/64/64135/tde-12092025-081803/

    • Vancouver

      Batista ACG. Tracing Amazon timber provenance using stable oxygen isotope [Internet]. 2025 ;[citado 2026 abr. 10 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/64/64135/tde-12092025-081803/

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