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Dissertação (Mestrado)
A Mixed-Integer Linear Programming reformulation approach to Maximum A Posteriori inference in Sum-Product Networks (2021)
Katague, Gustavo Perez; Mauá, Denis Deratani (Orientador)
Unidade: IME
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, PROGRAMAÇÃO LINEAR
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ABNT
KATAGUE, Gustavo Perez. A Mixed-Integer Linear Programming reformulation approach to Maximum A Posteriori inference in Sum-Product Networks. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2021. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-05032021-193406/. Acesso em: 25 abr. 2026.
APA
Katague, G. P. (2021). A Mixed-Integer Linear Programming reformulation approach to Maximum A Posteriori inference in Sum-Product Networks (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-05032021-193406/
NLM
Katague GP. A Mixed-Integer Linear Programming reformulation approach to Maximum A Posteriori inference in Sum-Product Networks [Internet]. 2021 ;[citado 2026 abr. 25 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-05032021-193406/
Vancouver
Katague GP. A Mixed-Integer Linear Programming reformulation approach to Maximum A Posteriori inference in Sum-Product Networks [Internet]. 2021 ;[citado 2026 abr. 25 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-05032021-193406/
Tese (Doutorado)
Identification of causality in genetics and neuroscience (2018)
Ribeiro, Adèle Helena ; Fujita, André (Orientador) ; Soler, Júlia Maria Pavan (coorient)
Unidade: IME
Assunto: CIENCIA DA COMPUTACAO
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ABNT
RIBEIRO, Adèle Helena. Identification of causality in genetics and neuroscience. 2018. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2018. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-15032019-190109/. Acesso em: 25 abr. 2026.
APA
Ribeiro, A. H. (2018). Identification of causality in genetics and neuroscience (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-15032019-190109/
NLM
Ribeiro AH. Identification of causality in genetics and neuroscience [Internet]. 2018 ;[citado 2026 abr. 25 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-15032019-190109/
Vancouver
Ribeiro AH. Identification of causality in genetics and neuroscience [Internet]. 2018 ;[citado 2026 abr. 25 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-15032019-190109/
Dissertação (Mestrado)
Multi-label classification based on sum-product networks (2017)
Villanueva Llerena, Julissa Giuliana ; Mauá, Denis Deratani (Orientador)
Unidade: IME
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
VILLANUEVA LLERENA, Julissa Giuliana. Multi-label classification based on sum-product networks. 2017. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2017. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-08122017-100124/. Acesso em: 25 abr. 2026.
APA
Villanueva Llerena, J. G. (2017). Multi-label classification based on sum-product networks (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-08122017-100124/
NLM
Villanueva Llerena JG. Multi-label classification based on sum-product networks [Internet]. 2017 ;[citado 2026 abr. 25 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-08122017-100124/
Vancouver
Villanueva Llerena JG. Multi-label classification based on sum-product networks [Internet]. 2017 ;[citado 2026 abr. 25 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-08122017-100124/

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