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Tese (Doutorado)
Ferramenta metodológica P-Balance para avaliação integrada de desempenho de fachadas (2024)
Cacciatori, Melissa Marina Freitas; Romero, Marcelo de Andrade (Orientador)
Unidade: FAU
Subjects: AVALIAÇÃO DE DESEMPENHO (ARQUITETURA), EDIFÍCIOS DE ESCRITÓRIOS, FACHADAS, VISUALIZAÇÃO, ANÁLISE DE DADOS, OTIMIZAÇÃO COMBINATÓRIA, SIMULAÇÃO DE SISTEMAS, TOMADA DE DECISÃO
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ABNT
CACCIATORI, Melissa Marina Freitas. Ferramenta metodológica P-Balance para avaliação integrada de desempenho de fachadas. 2024. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/16/16132/tde-25042024-121504/. Acesso em: 29 jan. 2026.
APA
Cacciatori, M. M. F. (2024). Ferramenta metodológica P-Balance para avaliação integrada de desempenho de fachadas (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/16/16132/tde-25042024-121504/
NLM
Cacciatori MMF. Ferramenta metodológica P-Balance para avaliação integrada de desempenho de fachadas [Internet]. 2024 ;[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/16/16132/tde-25042024-121504/
Vancouver
Cacciatori MMF. Ferramenta metodológica P-Balance para avaliação integrada de desempenho de fachadas [Internet]. 2024 ;[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/16/16132/tde-25042024-121504/
Artigo de periodico
Mining Pareto-optimal counterfactual antecedents with a branch-and-boundmodel-agnostic algorithm (2024)
Raimundo, Marcos M ; Nonato, Luis Gustavo ; Poco, Jorge
Source: Data Mining and Knowledge Discovery. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS
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ABNT
RAIMUNDO, Marcos M e NONATO, Luis Gustavo e POCO, Jorge. Mining Pareto-optimal counterfactual antecedents with a branch-and-boundmodel-agnostic algorithm. Data Mining and Knowledge Discovery, v. 38, p. 2942-2974, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10618-022-00906-4. Acesso em: 29 jan. 2026.
APA
Raimundo, M. M., Nonato, L. G., & Poco, J. (2024). Mining Pareto-optimal counterfactual antecedents with a branch-and-boundmodel-agnostic algorithm. Data Mining and Knowledge Discovery, 38, 2942-2974. doi:10.1007/s10618-022-00906-4
NLM
Raimundo MM, Nonato LG, Poco J. Mining Pareto-optimal counterfactual antecedents with a branch-and-boundmodel-agnostic algorithm [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2024 ; 38 2942-2974.[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-022-00906-4
Vancouver
Raimundo MM, Nonato LG, Poco J. Mining Pareto-optimal counterfactual antecedents with a branch-and-boundmodel-agnostic algorithm [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2024 ; 38 2942-2974.[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-022-00906-4
Artigo de periodico
Efficiency-stability trade-off in financial systems: a multi-objective optimization approach (2023)
Alexandre, Michel ; Michalak, Krzysztof ; Silva, Thiago Christiano ; Rodrigues, Francisco Aparecido
Source: Physica A. Unidades: ICMC, FEA
Subjects: REDES COMPLEXAS, FINANÇAS, ALGORITMOS GENÉTICOS
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ABNT
ALEXANDRE, Michel et al. Efficiency-stability trade-off in financial systems: a multi-objective optimization approach. Physica A, v. 629, p. 1-9, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.physa.2023.129213. Acesso em: 29 jan. 2026.
APA
Alexandre, M., Michalak, K., Silva, T. C., & Rodrigues, F. A. (2023). Efficiency-stability trade-off in financial systems: a multi-objective optimization approach. Physica A, 629, 1-9. doi:10.1016/j.physa.2023.129213
NLM
Alexandre M, Michalak K, Silva TC, Rodrigues FA. Efficiency-stability trade-off in financial systems: a multi-objective optimization approach [Internet]. Physica A. 2023 ; 629 1-9.[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2023.129213
Vancouver
Alexandre M, Michalak K, Silva TC, Rodrigues FA. Efficiency-stability trade-off in financial systems: a multi-objective optimization approach [Internet]. Physica A. 2023 ; 629 1-9.[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2023.129213
Trabalho de evento
Reducing the number of objectives for many objectives optimization: empirical analysis of a machine learning approach (2023)
Gaspar-Cunha, António ; Costa, Paulo; Monaco, Francisco José ; Delbem, Alexandre Cláudio Botazzo
Source: Proceedings. Conference titles: Thematic Conference on Evolutionary and Deterministic Methods for Design, Optimization and Control - EUROGEN. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS GENÉTICOS, ANÁLISE DE DESEMPENHO
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ABNT
GASPAR-CUNHA, António et al. Reducing the number of objectives for many objectives optimization: empirical analysis of a machine learning approach. 2023, Anais.. Barcelona: ECCOMAS, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.7712/140123.10205.18861. Acesso em: 29 jan. 2026.
APA
Gaspar-Cunha, A., Costa, P., Monaco, F. J., & Delbem, A. C. B. (2023). Reducing the number of objectives for many objectives optimization: empirical analysis of a machine learning approach. In Proceedings. Barcelona: ECCOMAS. doi:10.7712/140123.10205.18861
NLM
Gaspar-Cunha A, Costa P, Monaco FJ, Delbem ACB. Reducing the number of objectives for many objectives optimization: empirical analysis of a machine learning approach [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://doi.org/10.7712/140123.10205.18861
Vancouver
Gaspar-Cunha A, Costa P, Monaco FJ, Delbem ACB. Reducing the number of objectives for many objectives optimization: empirical analysis of a machine learning approach [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://doi.org/10.7712/140123.10205.18861
Artigo de periodico
A hybrid DMAIC framework for integrating response surface methodology and multi-objective optimization methods (2022)
Silva, Aneirson Francisco da; Aranda, Kaio Max; Marins, Fernando Augusto Silva ; Dias, Erica Ximenes; Miranda, Rafael de Carvalho
Source: International journal of advanced manufacturing technology. Unidade: EEL
Assunto: AGLUTINAÇÃO
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ABNT
SILVA, Aneirson Francisco da et al. A hybrid DMAIC framework for integrating response surface methodology and multi-objective optimization methods. International journal of advanced manufacturing technology, v. 22, p. 4139-4164, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00170-022-10152-z. Acesso em: 29 jan. 2026.
APA
Silva, A. F. da, Aranda, K. M., Marins, F. A. S., Dias, E. X., & Miranda, R. de C. (2022). A hybrid DMAIC framework for integrating response surface methodology and multi-objective optimization methods. International journal of advanced manufacturing technology, 22, 4139-4164. doi:10.1007/s00170-022-10152-z
NLM
Silva AF da, Aranda KM, Marins FAS, Dias EX, Miranda R de C. A hybrid DMAIC framework for integrating response surface methodology and multi-objective optimization methods [Internet]. International journal of advanced manufacturing technology. 2022 ;22 4139-4164.[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00170-022-10152-z
Vancouver
Silva AF da, Aranda KM, Marins FAS, Dias EX, Miranda R de C. A hybrid DMAIC framework for integrating response surface methodology and multi-objective optimization methods [Internet]. International journal of advanced manufacturing technology. 2022 ;22 4139-4164.[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00170-022-10152-z
Tese (Doutorado)
Aproveitando o comportamento de convergência para equilibrar tarefas conflitantes no aprendizado de múltiplas tarefas (2022)
Nakamura, Angelica Tiemi Mizuno; Wolf, Denis Fernando (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
NAKAMURA, Angelica Tiemi Mizuno. Aproveitando o comportamento de convergência para equilibrar tarefas conflitantes no aprendizado de múltiplas tarefas. 2022. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17022023-095144/. Acesso em: 29 jan. 2026.
APA
Nakamura, A. T. M. (2022). Aproveitando o comportamento de convergência para equilibrar tarefas conflitantes no aprendizado de múltiplas tarefas (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17022023-095144/
NLM
Nakamura ATM. Aproveitando o comportamento de convergência para equilibrar tarefas conflitantes no aprendizado de múltiplas tarefas [Internet]. 2022 ;[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17022023-095144/
Vancouver
Nakamura ATM. Aproveitando o comportamento de convergência para equilibrar tarefas conflitantes no aprendizado de múltiplas tarefas [Internet]. 2022 ;[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17022023-095144/
Artigo de periodico
Artificial intelligence in single screw polymer extrusion: learning from computational data (2022)
Gaspar-Cunha, António ; Monaco, Francisco José ; Sikora, Janusz ; Delbem, Alexandre Cláudio Botazzo
Source: Engineering Applications of Artificial Intelligence. Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, MINERAÇÃO DE DADOS, EXTRUSÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
GASPAR-CUNHA, António et al. Artificial intelligence in single screw polymer extrusion: learning from computational data. Engineering Applications of Artificial Intelligence, v. 116, p. 1-20, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2022.105397. Acesso em: 29 jan. 2026.
APA
Gaspar-Cunha, A., Monaco, F. J., Sikora, J., & Delbem, A. C. B. (2022). Artificial intelligence in single screw polymer extrusion: learning from computational data. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 116, 1-20. doi:10.1016/j.engappai.2022.105397
NLM
Gaspar-Cunha A, Monaco FJ, Sikora J, Delbem ACB. Artificial intelligence in single screw polymer extrusion: learning from computational data [Internet]. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2022 ; 116 1-20.[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2022.105397
Vancouver
Gaspar-Cunha A, Monaco FJ, Sikora J, Delbem ACB. Artificial intelligence in single screw polymer extrusion: learning from computational data [Internet]. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2022 ; 116 1-20.[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2022.105397
Artigo de periodico
Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning (2022)
Nakamura, Angelica Tiemi Mizuno ; Grassi Júnior, Valdir ; Wolf, Denis Fernando
Source: Neurocomputing. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, ANÁLISE DE DESEMPENHO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
NAKAMURA, Angelica Tiemi Mizuno e GRASSI JÚNIOR, Valdir e WOLF, Denis Fernando. Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning. Neurocomputing, v. 511, p. 43-53, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.09.042. Acesso em: 29 jan. 2026.
APA
Nakamura, A. T. M., Grassi Júnior, V., & Wolf, D. F. (2022). Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning. Neurocomputing, 511, 43-53. doi:10.1016/j.neucom.2022.09.042
NLM
Nakamura ATM, Grassi Júnior V, Wolf DF. Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning [Internet]. Neurocomputing. 2022 ; 511 43-53.[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.09.042
Vancouver
Nakamura ATM, Grassi Júnior V, Wolf DF. Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning [Internet]. Neurocomputing. 2022 ; 511 43-53.[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.09.042

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