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  • Source: Animal Reproduction. Conference titles: Annual Meeting of the Brazilian Embryo Technology Society - SBTE. Unidade: FMVZ

    Subjects: PECUÁRIA, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, ALGORITMOS

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    • ABNT

      CURTI, Paula de Freitas et al. Applications of livestock monitoring devices and machine learning algorithms in animal production and reproduction: an overview. Animal Reproduction. Belo Horizonte: Faculdade de Medicina Veterinária e Zootecnia, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1590/1984-3143-AR2023-0077. Acesso em: 26 set. 2024. , 2023
    • APA

      Curti, P. de F., Selli, A., Pinto, D. L., Ruiz, A. M., Balieiro, J. C. de C., & Ventura, R. V. (2023). Applications of livestock monitoring devices and machine learning algorithms in animal production and reproduction: an overview. Animal Reproduction. Belo Horizonte: Faculdade de Medicina Veterinária e Zootecnia, Universidade de São Paulo. doi:10.1590/1984-3143-AR2023-0077
    • NLM

      Curti P de F, Selli A, Pinto DL, Ruiz AM, Balieiro JC de C, Ventura RV. Applications of livestock monitoring devices and machine learning algorithms in animal production and reproduction: an overview [Internet]. Animal Reproduction. 2023 ; 20( 2): 1-14.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1984-3143-AR2023-0077
    • Vancouver

      Curti P de F, Selli A, Pinto DL, Ruiz AM, Balieiro JC de C, Ventura RV. Applications of livestock monitoring devices and machine learning algorithms in animal production and reproduction: an overview [Internet]. Animal Reproduction. 2023 ; 20( 2): 1-14.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1984-3143-AR2023-0077
  • Source: Livestock Science. Unidades: FZEA, FMVZ

    Subjects: BOVINOS DE CORTE, CARNES E DERIVADOS, ALGORITMOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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    • ABNT

      PINTO, Diógenes Lodi et al. Image feature extraction via local binary patterns for marbling score classification in beef cattle using tree-based algorithms. Livestock Science, v. 267, p. 1-10, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.livsci.2022.105152. Acesso em: 26 set. 2024.
    • APA

      Pinto, D. L., Selli, A., Tulpan, D., Andrietta, L. T., Garbossa, P. L. M., Voort, G. V., et al. (2023). Image feature extraction via local binary patterns for marbling score classification in beef cattle using tree-based algorithms. Livestock Science, 267, 1-10. doi:10.1016/j.livsci.2022.105152
    • NLM

      Pinto DL, Selli A, Tulpan D, Andrietta LT, Garbossa PLM, Voort GV, Munro J, McMorris M, Alves AAC, Carvalheiro R, Poleti MD, Balieiro JC de C, Ventura RV. Image feature extraction via local binary patterns for marbling score classification in beef cattle using tree-based algorithms [Internet]. Livestock Science. 2023 ; 267 1-10.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.livsci.2022.105152
    • Vancouver

      Pinto DL, Selli A, Tulpan D, Andrietta LT, Garbossa PLM, Voort GV, Munro J, McMorris M, Alves AAC, Carvalheiro R, Poleti MD, Balieiro JC de C, Ventura RV. Image feature extraction via local binary patterns for marbling score classification in beef cattle using tree-based algorithms [Internet]. Livestock Science. 2023 ; 267 1-10.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.livsci.2022.105152
  • Source: Physics in Medicine and Biology. Unidade: FFCLRP

    Subjects: ALGORITMOS, CÉREBRO, DIAGNÓSTICO POR IMAGEM, ENTROPIA, NEUROIMAGEM

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    • ABNT

      VIANNA, Vinicius Pavanelli e MURTA JÚNIOR, Luiz Otávio. Long-range medical image registration through generalized mutual information (GMI): towards a fully automatic volumetric alignment. Physics in Medicine and Biology, v. 67, n. 5, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1088/1361-6560/ac5298. Acesso em: 26 set. 2024.
    • APA

      Vianna, V. P., & Murta Júnior, L. O. (2022). Long-range medical image registration through generalized mutual information (GMI): towards a fully automatic volumetric alignment. Physics in Medicine and Biology, 67( 5). doi:10.1088/1361-6560/ac5298
    • NLM

      Vianna VP, Murta Júnior LO. Long-range medical image registration through generalized mutual information (GMI): towards a fully automatic volumetric alignment [Internet]. Physics in Medicine and Biology. 2022 ; 67( 5):[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1088/1361-6560/ac5298
    • Vancouver

      Vianna VP, Murta Júnior LO. Long-range medical image registration through generalized mutual information (GMI): towards a fully automatic volumetric alignment [Internet]. Physics in Medicine and Biology. 2022 ; 67( 5):[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1088/1361-6560/ac5298
  • Source: Communications for Statistical Applications and Methods. Unidades: ICMC, IME

    Subjects: VEROSSIMILHANÇA, ALGORITMOS, DISTRIBUIÇÃO T, ANÁLISE DE REGRESSÃO E DE CORRELAÇÃO

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    • ABNT

      LACHOS, Victor Hugo et al. The skew-t censored regression model: parameter estimation via an EM-type algorithm. Communications for Statistical Applications and Methods, v. 29, n. 3, p. 333-351, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.29220/CSAM.2022.29.3.333. Acesso em: 26 set. 2024.
    • APA

      Lachos, V. H., Bazán Guzmán, J. L., Castro, L. M., & Park, J. (2022). The skew-t censored regression model: parameter estimation via an EM-type algorithm. Communications for Statistical Applications and Methods, 29( 3), 333-351. doi:10.29220/CSAM.2022.29.3.333
    • NLM

      Lachos VH, Bazán Guzmán JL, Castro LM, Park J. The skew-t censored regression model: parameter estimation via an EM-type algorithm [Internet]. Communications for Statistical Applications and Methods. 2022 ; 29( 3): 333-351.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.29220/CSAM.2022.29.3.333
    • Vancouver

      Lachos VH, Bazán Guzmán JL, Castro LM, Park J. The skew-t censored regression model: parameter estimation via an EM-type algorithm [Internet]. Communications for Statistical Applications and Methods. 2022 ; 29( 3): 333-351.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.29220/CSAM.2022.29.3.333
  • Source: PLOS Computational Biology. Unidade: ICMC

    Subjects: SISTEMAS NÃO LINEARES, EQUAÇÕES DIFERENCIAIS ORDINÁRIAS, OÓCITOS, ALGORITMOS

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

      DIEGMILLER, Rocky et al. Mapping parameter spaces of biological switches. PLOS Computational Biology, v. 17, n. 2, p. 1-19, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1008711. Acesso em: 26 set. 2024.
    • APA

      Diegmiller, R., Zhang, L., Gameiro, M. F., Barr, J., Alsous, J. I., Schedl, P., et al. (2021). Mapping parameter spaces of biological switches. PLOS Computational Biology, 17( 2), 1-19. doi:10.1371/journal.pcbi.1008711
    • NLM

      Diegmiller R, Zhang L, Gameiro MF, Barr J, Alsous JI, Schedl P, Shvartsman SY, Mischaikow K. Mapping parameter spaces of biological switches [Internet]. PLOS Computational Biology. 2021 ; 17( 2): 1-19.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1008711
    • Vancouver

      Diegmiller R, Zhang L, Gameiro MF, Barr J, Alsous JI, Schedl P, Shvartsman SY, Mischaikow K. Mapping parameter spaces of biological switches [Internet]. PLOS Computational Biology. 2021 ; 17( 2): 1-19.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1008711
  • Source: Intelligent Information Management. Unidade: ICMC

    Subjects: SIMULADORES DE VOO, AERONAVES NÃO TRIPULADAS, ALGORITMOS

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

      MATTEI, Andre Luiz Pierre et al. Unmanned aerial vehicles flight safety improvement using in-flight awareness. Intelligent Information Management, v. 13, n. 2, p. 97-123, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.4236/iim.2021.132005. Acesso em: 26 set. 2024.
    • APA

      Mattei, A. L. P., Toledo, C. F. M., Arantes, J. da S., & Trindade Junior, O. (2021). Unmanned aerial vehicles flight safety improvement using in-flight awareness. Intelligent Information Management, 13( 2), 97-123. doi:10.4236/iim.2021.132005
    • NLM

      Mattei ALP, Toledo CFM, Arantes J da S, Trindade Junior O. Unmanned aerial vehicles flight safety improvement using in-flight awareness [Internet]. Intelligent Information Management. 2021 ; 13( 2): 97-123.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.4236/iim.2021.132005
    • Vancouver

      Mattei ALP, Toledo CFM, Arantes J da S, Trindade Junior O. Unmanned aerial vehicles flight safety improvement using in-flight awareness [Internet]. Intelligent Information Management. 2021 ; 13( 2): 97-123.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.4236/iim.2021.132005
  • Source: Arquivos de Gastroenterologia. Unidades: FM, FMRP

    Subjects: ALGORITMOS, FÁRMACOS GASTRINTESTINAIS, ENTEROPATIAS INFLAMATÓRIAS, MEDICAMENTO

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

      QUEIROZ, Natalia Sousa Freitas et al. Induction therapeutic drug monitoring regimen with infliximab: a simplified evidence-based algorithm for inflammatory bowel disease. Arquivos de Gastroenterologia, v. 57, n. 4, p. 507-510, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1590/S0004-2803.202000000-76. Acesso em: 26 set. 2024.
    • APA

      Queiroz, N. S. F., Teixeira, F. V., Parra, R. S., & Kotze, P. G. (2020). Induction therapeutic drug monitoring regimen with infliximab: a simplified evidence-based algorithm for inflammatory bowel disease. Arquivos de Gastroenterologia, 57( 4), 507-510. doi:10.1590/S0004-2803.202000000-76
    • NLM

      Queiroz NSF, Teixeira FV, Parra RS, Kotze PG. Induction therapeutic drug monitoring regimen with infliximab: a simplified evidence-based algorithm for inflammatory bowel disease [Internet]. Arquivos de Gastroenterologia. 2020 ; 57( 4): 507-510.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1590/S0004-2803.202000000-76
    • Vancouver

      Queiroz NSF, Teixeira FV, Parra RS, Kotze PG. Induction therapeutic drug monitoring regimen with infliximab: a simplified evidence-based algorithm for inflammatory bowel disease [Internet]. Arquivos de Gastroenterologia. 2020 ; 57( 4): 507-510.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1590/S0004-2803.202000000-76
  • Source: Medical Dosimetry. Unidade: FFCLRP

    Subjects: ALGORITMOS, RADIOTERAPIA, FÍSICA MÉDICA

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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      REIS, Cristiano Queiroz Melo et al. Effects of heterogeneities in dose distributions under nonreference conditions: Monte Carlo simulation vs dose calculation algorithms. Medical Dosimetry, v. 44, n. 1, p. 74-82, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.meddos.2018.02.009. Acesso em: 26 set. 2024.
    • APA

      Reis, C. Q. M., Nicolucci, P., Fortes, S. S., & Silva, L. P. (2019). Effects of heterogeneities in dose distributions under nonreference conditions: Monte Carlo simulation vs dose calculation algorithms. Medical Dosimetry, 44( 1), 74-82. doi:10.1016/j.meddos.2018.02.009
    • NLM

      Reis CQM, Nicolucci P, Fortes SS, Silva LP. Effects of heterogeneities in dose distributions under nonreference conditions: Monte Carlo simulation vs dose calculation algorithms [Internet]. Medical Dosimetry. 2019 ; 44( 1): 74-82.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.meddos.2018.02.009
    • Vancouver

      Reis CQM, Nicolucci P, Fortes SS, Silva LP. Effects of heterogeneities in dose distributions under nonreference conditions: Monte Carlo simulation vs dose calculation algorithms [Internet]. Medical Dosimetry. 2019 ; 44( 1): 74-82.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.meddos.2018.02.009
  • Source: Information Sciences. Unidade: FFCLRP

    Subjects: ALGORITMOS, OTIMIZAÇÃO COMBINATÓRIA

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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      TINÓS, Renato e YANG, Shengxiang. A framework for inducing artificial changes in optimization problems. Information Sciences, v. 485, p. 486-504, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.02.027. Acesso em: 26 set. 2024.
    • APA

      Tinós, R., & Yang, S. (2019). A framework for inducing artificial changes in optimization problems. Information Sciences, 485, 486-504. doi:10.1016/j.ins.2019.02.027
    • NLM

      Tinós R, Yang S. A framework for inducing artificial changes in optimization problems [Internet]. Information Sciences. 2019 ; 485 486-504.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.02.027
    • Vancouver

      Tinós R, Yang S. A framework for inducing artificial changes in optimization problems [Internet]. Information Sciences. 2019 ; 485 486-504.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.02.027
  • Source: Cell. Unidade: FMRP

    Subjects: GENÔMICA, NEOPLASIAS, CÉLULAS-TRONCO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS

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

      MALTA, Tathiane M. et al. Machine learning identifies stemness features associated with oncogenic dedifferentiation. Cell, v. 173, n. 2, p. 338-354.e1-e5, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.cell.2018.03.034. Acesso em: 26 set. 2024.
    • APA

      Malta, T. M., Noushmehr, H., Carlotti Júnior, C. G., Santos, J. S. dos, Kemp, R., Sankarankutty, A. K., & Tirapelli, D. P. da C. (2018). Machine learning identifies stemness features associated with oncogenic dedifferentiation. Cell, 173( 2), 338-354.e1-e5. doi:10.1016/j.cell.2018.03.034
    • NLM

      Malta TM, Noushmehr H, Carlotti Júnior CG, Santos JS dos, Kemp R, Sankarankutty AK, Tirapelli DP da C. Machine learning identifies stemness features associated with oncogenic dedifferentiation [Internet]. Cell. 2018 ; 173( 2): 338-354.e1-e5.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.cell.2018.03.034
    • Vancouver

      Malta TM, Noushmehr H, Carlotti Júnior CG, Santos JS dos, Kemp R, Sankarankutty AK, Tirapelli DP da C. Machine learning identifies stemness features associated with oncogenic dedifferentiation [Internet]. Cell. 2018 ; 173( 2): 338-354.e1-e5.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.cell.2018.03.034
  • Source: Cell. Unidade: FMRP

    Subjects: NEOPLASIAS, MUTAÇÃO, GENOMAS, BIOINFORMÁTICA, ENTROPIA, ALGORITMOS

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

      BAILEY, Matthew H. et al. Comprehensive characterization of cancer driver genes and mutations. Cell, v. 173, n. 2, p. 371-385.e1-e9, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.cell.2018.02.060. Acesso em: 26 set. 2024.
    • APA

      Bailey, M. H., Noushmehr, H., Carlotti Júnior, C. G., Santos, J. S. dos, Kemp, R., Sankarankutty, A. K., & Tirapelli, D. P. da C. (2018). Comprehensive characterization of cancer driver genes and mutations. Cell, 173( 2), 371-385.e1-e9. doi:10.1016/j.cell.2018.02.060
    • NLM

      Bailey MH, Noushmehr H, Carlotti Júnior CG, Santos JS dos, Kemp R, Sankarankutty AK, Tirapelli DP da C. Comprehensive characterization of cancer driver genes and mutations [Internet]. Cell. 2018 ; 173( 2): 371-385.e1-e9.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.cell.2018.02.060
    • Vancouver

      Bailey MH, Noushmehr H, Carlotti Júnior CG, Santos JS dos, Kemp R, Sankarankutty AK, Tirapelli DP da C. Comprehensive characterization of cancer driver genes and mutations [Internet]. Cell. 2018 ; 173( 2): 371-385.e1-e9.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.cell.2018.02.060
  • Source: Information Sciences. Unidade: FFCLRP

    Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, REDES COMPLEXAS, ALGORITMOS

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

      FERREIRA, Leonardo N. Time series clustering via community detection in networks. Information Sciences, v. 326, p. 227-242, 2016Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2015.07.046. Acesso em: 26 set. 2024.
    • APA

      Ferreira, L. N. (2016). Time series clustering via community detection in networks. Information Sciences, 326, 227-242. doi:10.1016/j.ins.2015.07.046
    • NLM

      Ferreira LN. Time series clustering via community detection in networks [Internet]. Information Sciences. 2016 ; 326 227-242.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2015.07.046
    • Vancouver

      Ferreira LN. Time series clustering via community detection in networks [Internet]. Information Sciences. 2016 ; 326 227-242.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2015.07.046
  • Source: Information Sciences. Unidade: FFCLRP

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, ALGORITMOS, SISTEMAS DINÂMICOS

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

      TINÓS, Renato e YANG, Shengxiang. Analysis of fitness landscape modifications in evolutionary dynamic optimization. Information Sciences, v. 282, p. 214-236, 2014Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2014.05.053. Acesso em: 26 set. 2024.
    • APA

      Tinós, R., & Yang, S. (2014). Analysis of fitness landscape modifications in evolutionary dynamic optimization. Information Sciences, 282, 214-236. doi:10.1016/j.ins.2014.05.053
    • NLM

      Tinós R, Yang S. Analysis of fitness landscape modifications in evolutionary dynamic optimization [Internet]. Information Sciences. 2014 ; 282 214-236.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2014.05.053
    • Vancouver

      Tinós R, Yang S. Analysis of fitness landscape modifications in evolutionary dynamic optimization [Internet]. Information Sciences. 2014 ; 282 214-236.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2014.05.053

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