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  • Source: Nature Machine Intelligence. Unidade: IME

    Assunto: APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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    • ABNT

      MARCONDES, Diego e SIMONIS, Adilson e BARRERA, Junior. Back to basics to open the black box. Nature Machine Intelligence, v. 6, p. 498-501, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1038/s42256-024-00842-6. Acesso em: 09 out. 2024.
    • APA

      Marcondes, D., Simonis, A., & Barrera, J. (2024). Back to basics to open the black box. Nature Machine Intelligence, 6, 498-501. doi:10.1038/s42256-024-00842-6
    • NLM

      Marcondes D, Simonis A, Barrera J. Back to basics to open the black box [Internet]. Nature Machine Intelligence. 2024 ; 6 498-501.[citado 2024 out. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s42256-024-00842-6
    • Vancouver

      Marcondes D, Simonis A, Barrera J. Back to basics to open the black box [Internet]. Nature Machine Intelligence. 2024 ; 6 498-501.[citado 2024 out. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s42256-024-00842-6
  • Unidade: IME

    Subjects: TOMADA DE DECISÃO, EMOÇÕES, FREQUÊNCIA CARDÍACA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      MURAMATSU JÚNIOR, Mario. Predição de escolhas de baixa capacidade cognitiva baseada na variabilidade da frequência cardíaca. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-19082024-140041/. Acesso em: 09 out. 2024.
    • APA

      Muramatsu Júnior, M. (2024). Predição de escolhas de baixa capacidade cognitiva baseada na variabilidade da frequência cardíaca (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-19082024-140041/
    • NLM

      Muramatsu Júnior M. Predição de escolhas de baixa capacidade cognitiva baseada na variabilidade da frequência cardíaca [Internet]. 2024 ;[citado 2024 out. 09 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-19082024-140041/
    • Vancouver

      Muramatsu Júnior M. Predição de escolhas de baixa capacidade cognitiva baseada na variabilidade da frequência cardíaca [Internet]. 2024 ;[citado 2024 out. 09 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-19082024-140041/
  • Source: IEEE Transactions on Engineering Management. Unidade: IME

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ENGENHARIA DE SOFTWARE, DESIGN DE PRODUTOS, CICLO DE VIDA

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      ALVES, Isaque et al. Practices for managing machine learning products: a multivocal literature review. IEEE Transactions on Engineering Management, v. 71, p. 7425-7455, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TEM.2023.3287759. Acesso em: 09 out. 2024.
    • APA

      Alves, I., Leite, L. A. F., Meirelles, P., Kon, F., & Aguiar, C. S. R. (2024). Practices for managing machine learning products: a multivocal literature review. IEEE Transactions on Engineering Management, 71, 7425-7455. doi:10.1109/TEM.2023.3287759
    • NLM

      Alves I, Leite LAF, Meirelles P, Kon F, Aguiar CSR. Practices for managing machine learning products: a multivocal literature review [Internet]. IEEE Transactions on Engineering Management. 2024 ; 71 7425-7455.[citado 2024 out. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TEM.2023.3287759
    • Vancouver

      Alves I, Leite LAF, Meirelles P, Kon F, Aguiar CSR. Practices for managing machine learning products: a multivocal literature review [Internet]. IEEE Transactions on Engineering Management. 2024 ; 71 7425-7455.[citado 2024 out. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TEM.2023.3287759
  • Source: Journal of Applied Remote Sensing. Unidades: IME, EP

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, RESERVATÓRIOS

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    • ABNT

      HAMIDISHAD, Nayereh e CÉSAR JÚNIOR, Roberto Marcondes. Man-made object segmentation around reservoirs by an end-to-end two-phase deep learning-based workflow. Journal of Applied Remote Sensing, v. 18, n. artigo 018502, p. 1-20, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1117/1.JRS.18.018502. Acesso em: 09 out. 2024.
    • APA

      Hamidishad, N., & César Júnior, R. M. (2024). Man-made object segmentation around reservoirs by an end-to-end two-phase deep learning-based workflow. Journal of Applied Remote Sensing, 18( artigo 018502), 1-20. doi:10.1117/1.JRS.18.018502
    • NLM

      Hamidishad N, César Júnior RM. Man-made object segmentation around reservoirs by an end-to-end two-phase deep learning-based workflow [Internet]. Journal of Applied Remote Sensing. 2024 ; 18( artigo 018502): 1-20.[citado 2024 out. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1117/1.JRS.18.018502
    • Vancouver

      Hamidishad N, César Júnior RM. Man-made object segmentation around reservoirs by an end-to-end two-phase deep learning-based workflow [Internet]. Journal of Applied Remote Sensing. 2024 ; 18( artigo 018502): 1-20.[citado 2024 out. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1117/1.JRS.18.018502
  • Source: Anais. Conference titles: Escola Regional de Alto Desempenho de São Paulo - ERAD-SP. Unidade: IME

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, SIMULAÇÃO, REDES NEURAIS, EFICIÊNCIA ENERGÉTICA

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      ROSA, Lucas de Sousa e GOLDMAN, Alfredo. Escalonamento com consciência energética para fluxos de trabalho científicos sem servidor: uma abordagem de aprendizado de máquina. 2024, Anais.. Proto Alegre: SBC, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.5753/eradsp.2024.239934. Acesso em: 09 out. 2024.
    • APA

      Rosa, L. de S., & Goldman, A. (2024). Escalonamento com consciência energética para fluxos de trabalho científicos sem servidor: uma abordagem de aprendizado de máquina. In Anais. Proto Alegre: SBC. doi:10.5753/eradsp.2024.239934
    • NLM

      Rosa L de S, Goldman A. Escalonamento com consciência energética para fluxos de trabalho científicos sem servidor: uma abordagem de aprendizado de máquina [Internet]. Anais. 2024 ;[citado 2024 out. 09 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eradsp.2024.239934
    • Vancouver

      Rosa L de S, Goldman A. Escalonamento com consciência energética para fluxos de trabalho científicos sem servidor: uma abordagem de aprendizado de máquina [Internet]. Anais. 2024 ;[citado 2024 out. 09 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eradsp.2024.239934
  • Source: Proceedings. Conference titles: Network Operations and Management Symposium - NOMS. Unidade: IME

    Subjects: INTERNET DAS COISAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, APRENDIZAGEM PROFUNDA

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      BAZALUK, Bruna et al. Towards a transformer-based pre-trained model for IoT traffic classification. 2024, Anais.. Piscataway: IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/NOMS59830.2024.10575448. Acesso em: 09 out. 2024.
    • APA

      Bazaluk, B., Hamdan, M., Ghaleb, M., Gismalla, M. S. M., Silva, F. S. C. da, & Batista, D. M. (2024). Towards a transformer-based pre-trained model for IoT traffic classification. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/NOMS59830.2024.10575448
    • NLM

      Bazaluk B, Hamdan M, Ghaleb M, Gismalla MSM, Silva FSC da, Batista DM. Towards a transformer-based pre-trained model for IoT traffic classification [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 out. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1109/NOMS59830.2024.10575448
    • Vancouver

      Bazaluk B, Hamdan M, Ghaleb M, Gismalla MSM, Silva FSC da, Batista DM. Towards a transformer-based pre-trained model for IoT traffic classification [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 out. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1109/NOMS59830.2024.10575448
  • Unidade: IME

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, 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

      TRECENTI, Julio Adolfo Zucon. Resolvendo Captchas: usando raspagem de dados e aprendizado fracamente supervisionado. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20042023-113409/. Acesso em: 09 out. 2024.
    • APA

      Trecenti, J. A. Z. (2023). Resolvendo Captchas: usando raspagem de dados e aprendizado fracamente supervisionado (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20042023-113409/
    • NLM

      Trecenti JAZ. Resolvendo Captchas: usando raspagem de dados e aprendizado fracamente supervisionado [Internet]. 2023 ;[citado 2024 out. 09 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20042023-113409/
    • Vancouver

      Trecenti JAZ. Resolvendo Captchas: usando raspagem de dados e aprendizado fracamente supervisionado [Internet]. 2023 ;[citado 2024 out. 09 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20042023-113409/
  • Unidade: IME

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INFERÊNCIA BAYESIANA

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

      MUSETTI, Marcela. FBST em problemas de likelihood-free. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-03042023-095110/. Acesso em: 09 out. 2024.
    • APA

      Musetti, M. (2023). FBST em problemas de likelihood-free (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-03042023-095110/
    • NLM

      Musetti M. FBST em problemas de likelihood-free [Internet]. 2023 ;[citado 2024 out. 09 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-03042023-095110/
    • Vancouver

      Musetti M. FBST em problemas de likelihood-free [Internet]. 2023 ;[citado 2024 out. 09 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-03042023-095110/
  • Unidade: IME

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, AGRICULTURA DE PRECISÃO, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZAGEM PROFUNDA, REDES NEURAIS, PLANTAS DANINHAS, SENSORIAMENTO REMOTO, VISÃO COMPUTACIONAL

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

      FARIA, Lilian Nogueira de. Redes neurais de segmentação semântica de plantas daninhas usando mosaico de imagens de alta resolução espacial de um veículo aéreo não tripulado. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-22012024-083633/. Acesso em: 09 out. 2024.
    • APA

      Faria, L. N. de. (2023). Redes neurais de segmentação semântica de plantas daninhas usando mosaico de imagens de alta resolução espacial de um veículo aéreo não tripulado (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-22012024-083633/
    • NLM

      Faria LN de. Redes neurais de segmentação semântica de plantas daninhas usando mosaico de imagens de alta resolução espacial de um veículo aéreo não tripulado [Internet]. 2023 ;[citado 2024 out. 09 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-22012024-083633/
    • Vancouver

      Faria LN de. Redes neurais de segmentação semântica de plantas daninhas usando mosaico de imagens de alta resolução espacial de um veículo aéreo não tripulado [Internet]. 2023 ;[citado 2024 out. 09 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-22012024-083633/
  • Source: Proceedings. Conference titles: Artificial Life Conference - ALIFE. Unidade: IME

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, OTIMIZAÇÃO MATEMÁTICA

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

      SILVA, Flávio Soares Corrêa da e ASLAN, Bilal e NITSCHKE, Geoff. A computational method to support chemical product design based on multi-objective optimisation and graph transformers. 2023, Anais.. Cambridge, MA: MIT Press, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1162/isal_a_00602. Acesso em: 09 out. 2024.
    • APA

      Silva, F. S. C. da, Aslan, B., & Nitschke, G. (2023). A computational method to support chemical product design based on multi-objective optimisation and graph transformers. In Proceedings. Cambridge, MA: MIT Press. doi:10.1162/isal_a_00602
    • NLM

      Silva FSC da, Aslan B, Nitschke G. A computational method to support chemical product design based on multi-objective optimisation and graph transformers [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 out. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1162/isal_a_00602
    • Vancouver

      Silva FSC da, Aslan B, Nitschke G. A computational method to support chemical product design based on multi-objective optimisation and graph transformers [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 out. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1162/isal_a_00602
  • Source: Revista Eletrônica de Iniciação Científica em Computação. Conference titles: Concurso de Trabalhos de Iniciação Científica - CTIC. Unidade: IME

    Subjects: PROGRAMAÇÃO PARALELA, HEURÍSTICA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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

      ROSA, Lucas de Sousa et al. On limits of machine learning techniques in the learning ofscheduling policies. Revista Eletrônica de Iniciação Científica em Computação. Porto Alegre: Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://sol.sbc.org.br/journals/index.php/reic/article/view/3419. Acesso em: 09 out. 2024. , 2023
    • APA

      Rosa, L. de S., Carastan-Santos, D., Goldman, A., & Trystram, D. (2023). On limits of machine learning techniques in the learning ofscheduling policies. Revista Eletrônica de Iniciação Científica em Computação. Porto Alegre: Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://sol.sbc.org.br/journals/index.php/reic/article/view/3419
    • NLM

      Rosa L de S, Carastan-Santos D, Goldman A, Trystram D. On limits of machine learning techniques in the learning ofscheduling policies [Internet]. Revista Eletrônica de Iniciação Científica em Computação. 2023 ; 21( 2): 61-70.[citado 2024 out. 09 ] Available from: https://sol.sbc.org.br/journals/index.php/reic/article/view/3419
    • Vancouver

      Rosa L de S, Carastan-Santos D, Goldman A, Trystram D. On limits of machine learning techniques in the learning ofscheduling policies [Internet]. Revista Eletrônica de Iniciação Científica em Computação. 2023 ; 21( 2): 61-70.[citado 2024 out. 09 ] Available from: https://sol.sbc.org.br/journals/index.php/reic/article/view/3419
  • Source: Proceedings. Conference titles: Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence. Unidade: IME

    Subjects: MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RACIOCÍNIO PROBABILÍSTICO

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

      MADEIRA, Tiago e MAUÁ, Denis Deratani. On modal clustering with Gaussian Sum-Product Networks. 2023, Anais.. Corvallis: AUAI Press, 2023. Disponível em: https://openreview.net/pdf?id=dtzAUOmHqa. Acesso em: 09 out. 2024.
    • APA

      Madeira, T., & Mauá, D. D. (2023). On modal clustering with Gaussian Sum-Product Networks. In Proceedings. Corvallis: AUAI Press. Recuperado de https://openreview.net/pdf?id=dtzAUOmHqa
    • NLM

      Madeira T, Mauá DD. On modal clustering with Gaussian Sum-Product Networks [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 out. 09 ] Available from: https://openreview.net/pdf?id=dtzAUOmHqa
    • Vancouver

      Madeira T, Mauá DD. On modal clustering with Gaussian Sum-Product Networks [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 out. 09 ] Available from: https://openreview.net/pdf?id=dtzAUOmHqa
  • Unidade: IME

    Subjects: COMPUTAÇÃO MUSICAL, REDES NEURAIS, PROCESSAMENTO DE SOM, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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

      MORAIS, Giovana Vieira de. Tempo estimation via self-supervised learning. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-01042024-142309/. Acesso em: 09 out. 2024.
    • APA

      Morais, G. V. de. (2023). Tempo estimation via self-supervised learning (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-01042024-142309/
    • NLM

      Morais GV de. Tempo estimation via self-supervised learning [Internet]. 2023 ;[citado 2024 out. 09 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-01042024-142309/
    • Vancouver

      Morais GV de. Tempo estimation via self-supervised learning [Internet]. 2023 ;[citado 2024 out. 09 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-01042024-142309/
  • Source: Journal of Parallel and Distributed Computing. Unidades: EACH, IME

    Assunto: APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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

      AMARIS, Marcos et al. Evaluating execution time predictions on GPU kernels using an analytical model and machine learning techniques. Journal of Parallel and Distributed Computing, v. 171, n. ja 2023, p. 66-78, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.jpdc.2022.09.002. Acesso em: 09 out. 2024.
    • APA

      Amaris, M., Camargo, R., Cordeiro, D. de A., Goldman, A., & Trystram, D. (2023). Evaluating execution time predictions on GPU kernels using an analytical model and machine learning techniques. Journal of Parallel and Distributed Computing, 171( ja 2023), 66-78. doi:10.1016/j.jpdc.2022.09.002
    • NLM

      Amaris M, Camargo R, Cordeiro D de A, Goldman A, Trystram D. Evaluating execution time predictions on GPU kernels using an analytical model and machine learning techniques [Internet]. Journal of Parallel and Distributed Computing. 2023 ; 171( ja 2023): 66-78.[citado 2024 out. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jpdc.2022.09.002
    • Vancouver

      Amaris M, Camargo R, Cordeiro D de A, Goldman A, Trystram D. Evaluating execution time predictions on GPU kernels using an analytical model and machine learning techniques [Internet]. Journal of Parallel and Distributed Computing. 2023 ; 171( ja 2023): 66-78.[citado 2024 out. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jpdc.2022.09.002
  • Source: SN Computer Science. Unidades: IME, ICMC

    Assunto: APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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

      OLIVEIRA, Artur André Almeida de Macedo et al. Stability analysis of supervised decision boundary maps. SN Computer Science, v. 4, n. artigo 226, p. 1, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s42979-022-01662-4. Acesso em: 09 out. 2024.
    • APA

      Oliveira, A. A. A. de M., Espadoto, M., Hirata Júnior, R., & Telea, A. C. (2023). Stability analysis of supervised decision boundary maps. SN Computer Science, 4( artigo 226), 1. doi:10.1007/s42979-022-01662-4
    • NLM

      Oliveira AAA de M, Espadoto M, Hirata Júnior R, Telea AC. Stability analysis of supervised decision boundary maps [Internet]. SN Computer Science. 2023 ; 4( artigo 226): 1.[citado 2024 out. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s42979-022-01662-4
    • Vancouver

      Oliveira AAA de M, Espadoto M, Hirata Júnior R, Telea AC. Stability analysis of supervised decision boundary maps [Internet]. SN Computer Science. 2023 ; 4( artigo 226): 1.[citado 2024 out. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s42979-022-01662-4
  • Source: Computers & Graphics. Unidade: IME

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS

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

      GAMA, Pedro Henrique Targino et al. An overview on meta-learning approaches for few-shot weakly-supervised segmentation. Computers & Graphics, v. 113, p. 77-88, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.cag.2023.05.009. Acesso em: 09 out. 2024.
    • APA

      Gama, P. H. T., Oliveira, H. N. de, Santos, J. A. dos, & César Júnior, R. M. (2023). An overview on meta-learning approaches for few-shot weakly-supervised segmentation. Computers & Graphics, 113, 77-88. doi:10.1016/j.cag.2023.05.009
    • NLM

      Gama PHT, Oliveira HN de, Santos JA dos, César Júnior RM. An overview on meta-learning approaches for few-shot weakly-supervised segmentation [Internet]. Computers & Graphics. 2023 ; 113 77-88.[citado 2024 out. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.cag.2023.05.009
    • Vancouver

      Gama PHT, Oliveira HN de, Santos JA dos, César Júnior RM. An overview on meta-learning approaches for few-shot weakly-supervised segmentation [Internet]. Computers & Graphics. 2023 ; 113 77-88.[citado 2024 out. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.cag.2023.05.009
  • Source: Anais. Conference titles: Congresso da Sociedade Brasileira de Computação - CSBC. Unidade: IME

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

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      GEH, Renato Lui e MAUÁ, Denis Deratani. Scalable learning of probabilistic circuits. 2023, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.5753/ctd.2023.229457. Acesso em: 09 out. 2024.
    • APA

      Geh, R. L., & Mauá, D. D. (2023). Scalable learning of probabilistic circuits. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/ctd.2023.229457
    • NLM

      Geh RL, Mauá DD. Scalable learning of probabilistic circuits [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2024 out. 09 ] Available from: https://doi.org/10.5753/ctd.2023.229457
    • Vancouver

      Geh RL, Mauá DD. Scalable learning of probabilistic circuits [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2024 out. 09 ] Available from: https://doi.org/10.5753/ctd.2023.229457
  • Source: Journal of Forensic Sciences. Unidades: IME, FO

    Subjects: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, APRENDIZAGEM PROFUNDA, RADIOGRAFIA PANORÂMICA, DIAGNÓSTICO POR IMAGEM

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      CICONELLE, Ana Cláudia Martins et al. Deep learning for sex determination: analyzing over 200,000 panoramic radiographs. Journal of Forensic Sciences, v. 68, n. 6, p. 2057-2064, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1111/1556-4029.15376. Acesso em: 09 out. 2024.
    • APA

      Ciconelle, A. C. M., Silva, R. L. B. da, Kim, J. H., Rocha, B. A., Santos, D. G. dos, Vianna, L. G. R., et al. (2023). Deep learning for sex determination: analyzing over 200,000 panoramic radiographs. Journal of Forensic Sciences, 68( 6), 2057-2064. doi:10.1111/1556-4029.15376
    • NLM

      Ciconelle ACM, Silva RLB da, Kim JH, Rocha BA, Santos DG dos, Vianna LGR, Ferreira LGG, Santos VHP dos, Costa JO, Vicente R. Deep learning for sex determination: analyzing over 200,000 panoramic radiographs [Internet]. Journal of Forensic Sciences. 2023 ; 68( 6): 2057-2064.[citado 2024 out. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1111/1556-4029.15376
    • Vancouver

      Ciconelle ACM, Silva RLB da, Kim JH, Rocha BA, Santos DG dos, Vianna LGR, Ferreira LGG, Santos VHP dos, Costa JO, Vicente R. Deep learning for sex determination: analyzing over 200,000 panoramic radiographs [Internet]. Journal of Forensic Sciences. 2023 ; 68( 6): 2057-2064.[citado 2024 out. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1111/1556-4029.15376
  • Unidade: IME

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, EPIDEMIOLOGIA, MORTALIDADE, SAÚDE PÚBLICA, SISTEMA ÚNICO DE SAÚDE

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

      MARTINELLI, Giovana. Análise da distribuição geográfica de doenças causadoras de óbitos na cidade de São Paulo utilizando aprendizado de máquina. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-24112023-144503/. Acesso em: 09 out. 2024.
    • APA

      Martinelli, G. (2023). Análise da distribuição geográfica de doenças causadoras de óbitos na cidade de São Paulo utilizando aprendizado de máquina (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-24112023-144503/
    • NLM

      Martinelli G. Análise da distribuição geográfica de doenças causadoras de óbitos na cidade de São Paulo utilizando aprendizado de máquina [Internet]. 2023 ;[citado 2024 out. 09 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-24112023-144503/
    • Vancouver

      Martinelli G. Análise da distribuição geográfica de doenças causadoras de óbitos na cidade de São Paulo utilizando aprendizado de máquina [Internet]. 2023 ;[citado 2024 out. 09 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-24112023-144503/
  • Source: SN Computer Science. Unidades: IME, ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PESQUISA OPERACIONAL, REGRESSÃO, OTIMIZAÇÃO MATEMÁTICA

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      ESPADOTO, Mateus et al. Visualizing high-dimensional functions with dense maps. SN Computer Science, v. 4, n. artigo 230, p. 1, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s42979-022-01664-2. Acesso em: 09 out. 2024.
    • APA

      Espadoto, M., Rodrigues, F. C. M., Hirata, N. S. T., & Telea, A. C. (2023). Visualizing high-dimensional functions with dense maps. SN Computer Science, 4( artigo 230), 1. doi:10.1007/s42979-022-01664-2
    • NLM

      Espadoto M, Rodrigues FCM, Hirata NST, Telea AC. Visualizing high-dimensional functions with dense maps [Internet]. SN Computer Science. 2023 ; 4( artigo 230): 1.[citado 2024 out. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s42979-022-01664-2
    • Vancouver

      Espadoto M, Rodrigues FCM, Hirata NST, Telea AC. Visualizing high-dimensional functions with dense maps [Internet]. SN Computer Science. 2023 ; 4( artigo 230): 1.[citado 2024 out. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s42979-022-01664-2

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