Menu

Filtros : "Probabilistic circuits" Limpar

Filtros

Refine with date range

  • 1

1 - 5 (5 records)

  • Dissertação (Mestrado)

    Compilação de conhecimento não-incremental de programas de conjuntos de respostas probabilísticos (2025)

    Gonçalves, Jonas Rodrigues Lima; Mauá, Denis Deratani (Orientador)

    Unidade: IME

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, PROGRAMAÇÃO LÓGICA, REPRESENTAÇÃO DE CONHECIMENTO, INFERÊNCIA

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

    • ABNT

      GONÇALVES, Jonas Rodrigues Lima. Compilação de conhecimento não-incremental de programas de conjuntos de respostas probabilísticos. 2025. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2025. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-14012026-012430/pt-br.php. Acesso em: 21 jan. 2026.

    • APA

      Gonçalves, J. R. L. (2025). Compilação de conhecimento não-incremental de programas de conjuntos de respostas probabilísticos (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-14012026-012430/pt-br.php

    • NLM

      Gonçalves JRL. Compilação de conhecimento não-incremental de programas de conjuntos de respostas probabilísticos [Internet]. 2025 ;[citado 2026 jan. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-14012026-012430/pt-br.php

    • Vancouver

      Gonçalves JRL. Compilação de conhecimento não-incremental de programas de conjuntos de respostas probabilísticos [Internet]. 2025 ;[citado 2026 jan. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-14012026-012430/pt-br.php

  • Tese (Doutorado)

    Qualitative global sensitivity analysis for probabilistic circuits (2023)

    Llerena, Julissa Villanueva ; Mauá, Denis Deratani (Orientador)

    Unidade: IME

    Assunto: MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS

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

    • ABNT

      LLERENA, Julissa Villanueva. Qualitative global sensitivity analysis for probabilistic circuits. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-25092023-112802/. Acesso em: 21 jan. 2026.

    • APA

      Llerena, J. V. (2023). Qualitative global sensitivity analysis for probabilistic circuits (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-25092023-112802/

    • NLM

      Llerena JV. Qualitative global sensitivity analysis for probabilistic circuits [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-25092023-112802/

    • Vancouver

      Llerena JV. Qualitative global sensitivity analysis for probabilistic circuits [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-25092023-112802/

  • Dissertação (Mestrado)

    Scalable learning of probabilistic circuits (2022)

    Geh, Renato Lui ; Mauá, Denis Deratani (Orientador)

    Unidade: IME

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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

    • ABNT

      GEH, Renato Lui. Scalable learning of probabilistic circuits. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-23052022-122922/. Acesso em: 21 jan. 2026.

    • APA

      Geh, R. L. (2022). Scalable learning of probabilistic circuits (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-23052022-122922/

    • NLM

      Geh RL. Scalable learning of probabilistic circuits [Internet]. 2022 ;[citado 2026 jan. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-23052022-122922/

    • Vancouver

      Geh RL. Scalable learning of probabilistic circuits [Internet]. 2022 ;[citado 2026 jan. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-23052022-122922/

  • Trabalho de evento

    Cautious classification with data missing not at random using generative random forests (2021)

    Villanueva Llerena, Julissa Giuliana ; Mauá, Denis Deratani ; Antonucci, Alessandro

    Source: Proceedings. Conference titles: European Conference on Symbolic and Quantitative Approaches with Uncertainty - ECSQARU. Unidade: IME

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS

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

    • ABNT

      VILLANUEVA LLERENA, Julissa Giuliana e MAUÁ, Denis Deratani e ANTONUCCI, Alessandro. Cautious classification with data missing not at random using generative random forests. 2021, Anais.. Cham: Springer, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-86772-0_21. Acesso em: 21 jan. 2026.

    • APA

      Villanueva Llerena, J. G., Mauá, D. D., & Antonucci, A. (2021). Cautious classification with data missing not at random using generative random forests. In Proceedings. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-86772-0_21

    • NLM

      Villanueva Llerena JG, Mauá DD, Antonucci A. Cautious classification with data missing not at random using generative random forests [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2026 jan. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-86772-0_21

    • Vancouver

      Villanueva Llerena JG, Mauá DD, Antonucci A. Cautious classification with data missing not at random using generative random forests [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2026 jan. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-86772-0_21

  • Artigo de periodico

    Tractable inference in credal sentential decision diagrams (2020)

    Mattei, Lilith; Antonucci, Alessandro; Mauá, Denis Deratani ; Facchini, Alessandro ; Villanueva Llerena, Julissa Giuliana

    Source: International Journal of Approximate Reasoning. Unidade: IME

    Assunto: MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS

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

    • ABNT

      MATTEI, Lilith et al. Tractable inference in credal sentential decision diagrams. International Journal of Approximate Reasoning, v. 125, p. 26-48, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ijar.2020.06.005. Acesso em: 21 jan. 2026.

    • APA

      Mattei, L., Antonucci, A., Mauá, D. D., Facchini, A., & Villanueva Llerena, J. G. (2020). Tractable inference in credal sentential decision diagrams. International Journal of Approximate Reasoning, 125, 26-48. doi:10.1016/j.ijar.2020.06.005

    • NLM

      Mattei L, Antonucci A, Mauá DD, Facchini A, Villanueva Llerena JG. Tractable inference in credal sentential decision diagrams [Internet]. International Journal of Approximate Reasoning. 2020 ; 125 26-48.[citado 2026 jan. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ijar.2020.06.005

    • Vancouver

      Mattei L, Antonucci A, Mauá DD, Facchini A, Villanueva Llerena JG. Tractable inference in credal sentential decision diagrams [Internet]. International Journal of Approximate Reasoning. 2020 ; 125 26-48.[citado 2026 jan. 21 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ijar.2020.06.005
  • 1

1 - 5 (5 records)

Digital Library of Intellectual Production of Universidade de São Paulo     2012 - 2026