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Tese (Doutorado)
Otimização multiobjetivo para análise da resiliência térmica de edificações multifamiliares sob o impacto de ondas de calor (2024)
Costa, Vanessa Aparecida Caieiro da; Chvatal, Karin Maria Soares (Orientador); Melo, Ana Paula (coorient)
Unidade: IAU
Subjects: MUDANÇA CLIMÁTICA, CARGA TÉRMICA, EDIFÍCIOS RESIDENCIAIS, CONFORTO TÉRMICO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
COSTA, Vanessa Aparecida Caieiro da. Otimização multiobjetivo para análise da resiliência térmica de edificações multifamiliares sob o impacto de ondas de calor. 2024. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/102/102131/tde-29012026-162725/. Acesso em: 02 abr. 2026.
APA
Costa, V. A. C. da. (2024). Otimização multiobjetivo para análise da resiliência térmica de edificações multifamiliares sob o impacto de ondas de calor (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/102/102131/tde-29012026-162725/
NLM
Costa VAC da. Otimização multiobjetivo para análise da resiliência térmica de edificações multifamiliares sob o impacto de ondas de calor [Internet]. 2024 ;[citado 2026 abr. 02 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/102/102131/tde-29012026-162725/
Vancouver
Costa VAC da. Otimização multiobjetivo para análise da resiliência térmica de edificações multifamiliares sob o impacto de ondas de calor [Internet]. 2024 ;[citado 2026 abr. 02 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/102/102131/tde-29012026-162725/
Artigo de periodico
Pruning deep convolutional neural networks architectures with evolution strategy (2021)
Fernandes Junior, Francisco Erivaldo ; Yen, Gary G
Source: Information Sciences. Unidade: ICMC
Subjects: REDES NEURAIS, ALGORITMOS GENÉTICOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
FERNANDES JUNIOR, Francisco Erivaldo e YEN, Gary G. Pruning deep convolutional neural networks architectures with evolution strategy. Information Sciences, v. 552, p. 29-47, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.11.009. Acesso em: 02 abr. 2026.
APA
Fernandes Junior, F. E., & Yen, G. G. (2021). Pruning deep convolutional neural networks architectures with evolution strategy. Information Sciences, 552, 29-47. doi:10.1016/j.ins.2020.11.009
NLM
Fernandes Junior FE, Yen GG. Pruning deep convolutional neural networks architectures with evolution strategy [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 552 29-47.[citado 2026 abr. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.11.009
Vancouver
Fernandes Junior FE, Yen GG. Pruning deep convolutional neural networks architectures with evolution strategy [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 552 29-47.[citado 2026 abr. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.11.009

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