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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
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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
Text complexity of open educational resources in Portuguese: mixing written and spoken registers in a multi-task approach (2022)
Gazzola, Murilo Gleyson ; Leal, Sidney Evaldo ; Pedroni, Breno ; Rocha, Fábio Theoto ; Pompéia, Sabine ; Aluísio, Sandra Maria
Source: Language Resources and Evaluation. Unidade: ICMC
Subjects: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, RECONHECIMENTO DE TEXTO, PORTUGUÊS DO BRASIL
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ABNT
GAZZOLA, Murilo Gleyson et al. Text complexity of open educational resources in Portuguese: mixing written and spoken registers in a multi-task approach. Language Resources and Evaluation, v. 56, n. 2, p. 621-650, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10579-021-09571-3. Acesso em: 29 jan. 2026.
APA
Gazzola, M. G., Leal, S. E., Pedroni, B., Rocha, F. T., Pompéia, S., & Aluísio, S. M. (2022). Text complexity of open educational resources in Portuguese: mixing written and spoken registers in a multi-task approach. Language Resources and Evaluation, 56( 2), 621-650. doi:10.1007/s10579-021-09571-3
NLM
Gazzola MG, Leal SE, Pedroni B, Rocha FT, Pompéia S, Aluísio SM. Text complexity of open educational resources in Portuguese: mixing written and spoken registers in a multi-task approach [Internet]. Language Resources and Evaluation. 2022 ; 56( 2): 621-650.[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10579-021-09571-3
Vancouver
Gazzola MG, Leal SE, Pedroni B, Rocha FT, Pompéia S, Aluísio SM. Text complexity of open educational resources in Portuguese: mixing written and spoken registers in a multi-task approach [Internet]. Language Resources and Evaluation. 2022 ; 56( 2): 621-650.[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10579-021-09571-3
Tese (Doutorado)
Avaliação automática da qualidade de recursos educacionais abertos usando métodos de Processamento de Línguas Naturais (2021)
Gazzola, Murilo Gleyson; Aluísio, Sandra Maria (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE FATORIAL, LINGUÍSTICA COMPUTACIONAL
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ABNT
GAZZOLA, Murilo Gleyson. Avaliação automática da qualidade de recursos educacionais abertos usando métodos de Processamento de Línguas Naturais. 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-07042021-133413/. Acesso em: 29 jan. 2026.
APA
Gazzola, M. G. (2021). Avaliação automática da qualidade de recursos educacionais abertos usando métodos de Processamento de Línguas Naturais (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-07042021-133413/
NLM
Gazzola MG. Avaliação automática da qualidade de recursos educacionais abertos usando métodos de Processamento de Línguas Naturais [Internet]. 2021 ;[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-07042021-133413/
Vancouver
Gazzola MG. Avaliação automática da qualidade de recursos educacionais abertos usando métodos de Processamento de Línguas Naturais [Internet]. 2021 ;[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-07042021-133413/
Artigo de periodico
An effective combination of loss gradients for multi-task learning applied on instance segmentation and depth estimation (2021)
Nakamura, Angelica Tiemi Mizuno ; Grassi Júnior, Valdir ; Wolf, Denis Fernando
Source: Engineering Applications of Artificial Intelligence. Unidades: EESC, ICMC
Subjects: TOMADA DE DECISÃO, ANÁLISE DE DESEMPENHO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
NAKAMURA, Angelica Tiemi Mizuno e GRASSI JÚNIOR, Valdir e WOLF, Denis Fernando. An effective combination of loss gradients for multi-task learning applied on instance segmentation and depth estimation. Engineering Applications of Artificial Intelligence, v. 100, p. 1-10, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2021.104205. Acesso em: 29 jan. 2026.
APA
Nakamura, A. T. M., Grassi Júnior, V., & Wolf, D. F. (2021). An effective combination of loss gradients for multi-task learning applied on instance segmentation and depth estimation. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 100, 1-10. doi:10.1016/j.engappai.2021.104205
NLM
Nakamura ATM, Grassi Júnior V, Wolf DF. An effective combination of loss gradients for multi-task learning applied on instance segmentation and depth estimation [Internet]. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2021 ; 100 1-10.[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2021.104205
Vancouver
Nakamura ATM, Grassi Júnior V, Wolf DF. An effective combination of loss gradients for multi-task learning applied on instance segmentation and depth estimation [Internet]. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2021 ; 100 1-10.[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2021.104205

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