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Tese (Doutorado)
Model selection for learning boolean hypothesis (2018)
Sanchez Castro, Joel Edu; Hashimoto, Ronaldo Fumio (Orientador) ; Barrera, Júnior (coorient)
Unidade: IME
Assunto: APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SANCHEZ CASTRO, Joel Edu. Model selection for learning boolean hypothesis. 2018. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2018. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-02042019-231050/. Acesso em: 10 set. 2024.
APA
Sanchez Castro, J. E. (2018). Model selection for learning boolean hypothesis (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-02042019-231050/
NLM
Sanchez Castro JE. Model selection for learning boolean hypothesis [Internet]. 2018 ;[citado 2024 set. 10 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-02042019-231050/
Vancouver
Sanchez Castro JE. Model selection for learning boolean hypothesis [Internet]. 2018 ;[citado 2024 set. 10 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-02042019-231050/
Trabalho de evento-anais periodico
High-performance algorithm for Boolean function minimization: the partitioned incremental splitting of intervals (PISI) (2002)
Torres, Martha; Hirata, Nina Sumiko Tomita ; Barrera, Júnior
Fonte: Proceedings of SPIE. Nome do evento: Image processing: algorithms and system. Unidade: IME
Assuntos: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MATEMÁTICA DA COMPUTAÇÃO
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ABNT
TORRES, Martha e HIRATA, Nina Sumiko Tomita e BARRERA, Júnior. High-performance algorithm for Boolean function minimization: the partitioned incremental splitting of intervals (PISI). Proceedings of SPIE. Bellingham: SPIE. Disponível em: https://doi.org/10.1117/12.468015. Acesso em: 10 set. 2024. , 2002
APA
Torres, M., Hirata, N. S. T., & Barrera, J. (2002). High-performance algorithm for Boolean function minimization: the partitioned incremental splitting of intervals (PISI). Proceedings of SPIE. Bellingham: SPIE. doi:10.1117/12.468015
NLM
Torres M, Hirata NST, Barrera J. High-performance algorithm for Boolean function minimization: the partitioned incremental splitting of intervals (PISI) [Internet]. Proceedings of SPIE. 2002 ; 4667 386-395.[citado 2024 set. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1117/12.468015
Vancouver
Torres M, Hirata NST, Barrera J. High-performance algorithm for Boolean function minimization: the partitioned incremental splitting of intervals (PISI) [Internet]. Proceedings of SPIE. 2002 ; 4667 386-395.[citado 2024 set. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1117/12.468015
Artigo de periodico
Automatic programming of binary morphological machines by design of statistically optimal operators in the context of computational learning theory (1997)
Barrera, Júnior; Dougherty, Edward R; Tomita, Nina Sumiko
Fonte: Journal of Electronic Imaging. Unidade: IME
Assunto: APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
BARRERA, Júnior e DOUGHERTY, Edward R e TOMITA, Nina Sumiko. Automatic programming of binary morphological machines by design of statistically optimal operators in the context of computational learning theory. Journal of Electronic Imaging, v. 6, n. 1, p. 54-67, 1997Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1117/12.260010. Acesso em: 10 set. 2024.
APA
Barrera, J., Dougherty, E. R., & Tomita, N. S. (1997). Automatic programming of binary morphological machines by design of statistically optimal operators in the context of computational learning theory. Journal of Electronic Imaging, 6( 1), 54-67. doi:10.1117/12.260010
NLM
Barrera J, Dougherty ER, Tomita NS. Automatic programming of binary morphological machines by design of statistically optimal operators in the context of computational learning theory [Internet]. Journal of Electronic Imaging. 1997 ; 6( 1): 54-67.[citado 2024 set. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1117/12.260010
Vancouver
Barrera J, Dougherty ER, Tomita NS. Automatic programming of binary morphological machines by design of statistically optimal operators in the context of computational learning theory [Internet]. Journal of Electronic Imaging. 1997 ; 6( 1): 54-67.[citado 2024 set. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1117/12.260010
Relatorio tecnico
Automating the generation of procedures to analyse binary images (1994)
Silva, Flávio Soares Corrêa da ; Barrera, Júnior
Unidade: IME
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, VISÃO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SILVA, Flávio Soares Corrêa da e BARRERA, Júnior. Automating the generation of procedures to analyse binary images. . São Paulo: IME-USP. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/4892ca5a-9bfd-4a05-9adc-25387d4937e8/885929.pdf. Acesso em: 10 set. 2024. , 1994
APA
Silva, F. S. C. da, & Barrera, J. (1994). Automating the generation of procedures to analyse binary images. São Paulo: IME-USP. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/4892ca5a-9bfd-4a05-9adc-25387d4937e8/885929.pdf
NLM
Silva FSC da, Barrera J. Automating the generation of procedures to analyse binary images [Internet]. 1994 ;[citado 2024 set. 10 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/4892ca5a-9bfd-4a05-9adc-25387d4937e8/885929.pdf
Vancouver
Silva FSC da, Barrera J. Automating the generation of procedures to analyse binary images [Internet]. 1994 ;[citado 2024 set. 10 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/4892ca5a-9bfd-4a05-9adc-25387d4937e8/885929.pdf

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