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  • Artigo de periodico

    Large-gap seismic data interpolation with generative adversarial networks (2025)

    Salgado, Maurílio Ferreira ; Chaves, Carlos Alberto Moreno ; Santos, Henrique Bueno dos ; Hirata Júnior, Roberto

    Source: Geophysics. Unidades: IAG, IME, ESALQ

    Subjects: REDES NEURAIS, INTERPOLAÇÃO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, SISMICIDADE

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

    • ABNT

      SALGADO, Maurílio Ferreira et al. Large-gap seismic data interpolation with generative adversarial networks. Geophysics, v. 90, n. 4, p. V373-V388, 2025Tradução . . Disponível em: https://pubs.geoscienceworld.org/seg/geophysics/article/90/4/V373/659214/Large-gap-seismic-data-interpolation-with?searchresult=1. Acesso em: 25 fev. 2026.

    • APA

      Salgado, M. F., Chaves, C. A. M., Santos, H. B. dos, & Hirata Júnior, R. (2025). Large-gap seismic data interpolation with generative adversarial networks. Geophysics, 90( 4), V373-V388. doi:10.1190/geo2023-0770.1

    • NLM

      Salgado MF, Chaves CAM, Santos HB dos, Hirata Júnior R. Large-gap seismic data interpolation with generative adversarial networks [Internet]. Geophysics. 2025 ; 90( 4): V373-V388.[citado 2026 fev. 25 ] Available from: https://pubs.geoscienceworld.org/seg/geophysics/article/90/4/V373/659214/Large-gap-seismic-data-interpolation-with?searchresult=1

    • Vancouver

      Salgado MF, Chaves CAM, Santos HB dos, Hirata Júnior R. Large-gap seismic data interpolation with generative adversarial networks [Internet]. Geophysics. 2025 ; 90( 4): V373-V388.[citado 2026 fev. 25 ] Available from: https://pubs.geoscienceworld.org/seg/geophysics/article/90/4/V373/659214/Large-gap-seismic-data-interpolation-with?searchresult=1

  • Artigo de periodico

    Proving properties of binary classification neural networks via Łukasiewicz logic (2023)

    Preto, Sandro ; Finger, Marcelo

    Source: Logic Journal of the IGPL. Unidade: IME

    Assunto: LÓGICA MATEMÁTICA

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

    • ABNT

      PRETO, Sandro e FINGER, Marcelo. Proving properties of binary classification neural networks via Łukasiewicz logic. Logic Journal of the IGPL, v. 31, n. 5, p. 805-821, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1093/jigpal/jzac050. Acesso em: 25 fev. 2026.

    • APA

      Preto, S., & Finger, M. (2023). Proving properties of binary classification neural networks via Łukasiewicz logic. Logic Journal of the IGPL, 31( 5), 805-821. doi:10.1093/jigpal/jzac050

    • NLM

      Preto S, Finger M. Proving properties of binary classification neural networks via Łukasiewicz logic [Internet]. Logic Journal of the IGPL. 2023 ; 31( 5): 805-821.[citado 2026 fev. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1093/jigpal/jzac050

    • Vancouver

      Preto S, Finger M. Proving properties of binary classification neural networks via Łukasiewicz logic [Internet]. Logic Journal of the IGPL. 2023 ; 31( 5): 805-821.[citado 2026 fev. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1093/jigpal/jzac050

  • Artigo de periodico

    Learning forecast-efficient yield curve factor decompositions with neural networks (2022)

    Kauffmann, Piero Conti; Takada, Hellinton Hatsuo ; Terada, Ana Paula Takahashi; Stern, Julio Michael

    Source: Econometrics. Unidade: IME

    Subjects: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INFERÊNCIA BAYESIANA

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      KAUFFMANN, Piero Conti et al. Learning forecast-efficient yield curve factor decompositions with neural networks. Econometrics, v. 10, n. 2, p. 1-5, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/econometrics10020015. Acesso em: 25 fev. 2026.

    • APA

      Kauffmann, P. C., Takada, H. H., Terada, A. P. T., & Stern, J. M. (2022). Learning forecast-efficient yield curve factor decompositions with neural networks. Econometrics, 10( 2), 1-5. doi:10.3390/econometrics10020015

    • NLM

      Kauffmann PC, Takada HH, Terada APT, Stern JM. Learning forecast-efficient yield curve factor decompositions with neural networks [Internet]. Econometrics. 2022 ; 10( 2): 1-5.[citado 2026 fev. 25 ] Available from: https://doi.org/10.3390/econometrics10020015

    • Vancouver

      Kauffmann PC, Takada HH, Terada APT, Stern JM. Learning forecast-efficient yield curve factor decompositions with neural networks [Internet]. Econometrics. 2022 ; 10( 2): 1-5.[citado 2026 fev. 25 ] Available from: https://doi.org/10.3390/econometrics10020015

  • Artigo de periodico

    Moral foundations in an interacting neural networks society: a statistical mechanics analysis (2014)

    Vicente, Renato ; Susemihl, A.; Jerico, J. P.; Caticha Alfonso, Nestor Felipe

    Source: Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. Unidades: IME, IF

    Subjects: DINÂMICA, MÉTODO DE MONTE CARLO

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      VICENTE, Renato et al. Moral foundations in an interacting neural networks society: a statistical mechanics analysis. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, v. 400, p. 124-138, 2014Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.physa.2014.01.013. Acesso em: 25 fev. 2026.

    • APA

      Vicente, R., Susemihl, A., Jerico, J. P., & Caticha Alfonso, N. F. (2014). Moral foundations in an interacting neural networks society: a statistical mechanics analysis. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 400, 124-138. doi:10.1016/j.physa.2014.01.013

    • NLM

      Vicente R, Susemihl A, Jerico JP, Caticha Alfonso NF. Moral foundations in an interacting neural networks society: a statistical mechanics analysis [Internet]. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 2014 ; 400 124-138.[citado 2026 fev. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2014.01.013

    • Vancouver

      Vicente R, Susemihl A, Jerico JP, Caticha Alfonso NF. Moral foundations in an interacting neural networks society: a statistical mechanics analysis [Internet]. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 2014 ; 400 124-138.[citado 2026 fev. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2014.01.013

  • Dissertação (Mestrado)

    Contribuição da segmentação de dados para a decisão de concessão de crédito ao consumidor: uma comparação de resultados (2011)

    Borges, Vanessa Anelli; Lima, Fabiano Guasti (Orientador)

    Unidade: FEARP

    Subjects: REDES NEURAIS, ANÁLISE MULTIVARIADA, CRÉDITO, INADIMPLEMENTO

    Acesso à fonteHow to cite
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    • ABNT

      BORGES, Vanessa Anelli. Contribuição da segmentação de dados para a decisão de concessão de crédito ao consumidor: uma comparação de resultados. 2011. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2011. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/96/96133/tde-03012012-161225/. Acesso em: 25 fev. 2026.

    • APA

      Borges, V. A. (2011). Contribuição da segmentação de dados para a decisão de concessão de crédito ao consumidor: uma comparação de resultados (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/96/96133/tde-03012012-161225/

    • NLM

      Borges VA. Contribuição da segmentação de dados para a decisão de concessão de crédito ao consumidor: uma comparação de resultados [Internet]. 2011 ;[citado 2026 fev. 25 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/96/96133/tde-03012012-161225/

    • Vancouver

      Borges VA. Contribuição da segmentação de dados para a decisão de concessão de crédito ao consumidor: uma comparação de resultados [Internet]. 2011 ;[citado 2026 fev. 25 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/96/96133/tde-03012012-161225/

  • Artigo de periodico

    Pattern recognition theory in nonlinear signal processing (2002)

    Dougherty, Edward R.; Barrera, Júnior

    Source: Journal of Mathematical Imaging and Vision. Unidade: IME

    Assunto: COMPUTAÇÃO GRÁFICA

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

    • ABNT

      DOUGHERTY, Edward R. e BARRERA, Júnior. Pattern recognition theory in nonlinear signal processing. Journal of Mathematical Imaging and Vision, v. 16, n. 3, p. 181-197, 2002Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1023%2FA%3A1020325626071. Acesso em: 25 fev. 2026.

    • APA

      Dougherty, E. R., & Barrera, J. (2002). Pattern recognition theory in nonlinear signal processing. Journal of Mathematical Imaging and Vision, 16( 3), 181-197. doi:10.1023%2FA%3A1020325626071

    • NLM

      Dougherty ER, Barrera J. Pattern recognition theory in nonlinear signal processing [Internet]. Journal of Mathematical Imaging and Vision. 2002 ; 16( 3): 181-197.[citado 2026 fev. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1023%2FA%3A1020325626071

    • Vancouver

      Dougherty ER, Barrera J. Pattern recognition theory in nonlinear signal processing [Internet]. Journal of Mathematical Imaging and Vision. 2002 ; 16( 3): 181-197.[citado 2026 fev. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1023%2FA%3A1020325626071
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