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  • Trabalho de evento

    The lattice overparametrization paradigm for the machine learning of lattice operators (2024)

    Marcondes, Diego ; Barrera, Junior

    Source: Proceedings. Conference titles: International Conference on Discrete Geometry and Mathematical Morphology - DGMM. Unidade: IME

    Subjects: PROCESSAMENTO DE IMAGENS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, OPERADORES

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

    • ABNT

      MARCONDES, Diego e BARRERA, Junior. The lattice overparametrization paradigm for the machine learning of lattice operators. 2024, Anais.. Cham: Springer, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-57793-2_16. Acesso em: 11 out. 2024.

    • APA

      Marcondes, D., & Barrera, J. (2024). The lattice overparametrization paradigm for the machine learning of lattice operators. In Proceedings. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-57793-2_16

    • NLM

      Marcondes D, Barrera J. The lattice overparametrization paradigm for the machine learning of lattice operators [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-57793-2_16

    • Vancouver

      Marcondes D, Barrera J. The lattice overparametrization paradigm for the machine learning of lattice operators [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-57793-2_16

  • Trabalho de evento

    Being agile in a data science project (2024)

    Ferreira, Renato Cordeiro ; Alves, Isaque ; Alves, Samara; Goldman, Alfredo

    Source: Proceedings. Conference titles: International Conference on Agile Software Development - XP. Unidade: IME

    Subjects: MÉTODOS ÁGEIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ENGENHARIA DE SOFTWARE

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      FERREIRA, Renato Cordeiro et al. Being agile in a data science project. 2024, Anais.. Cham: Springer, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-48550-3_6. Acesso em: 11 out. 2024.

    • APA

      Ferreira, R. C., Alves, I., Alves, S., & Goldman, A. (2024). Being agile in a data science project. In Proceedings. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-48550-3_6

    • NLM

      Ferreira RC, Alves I, Alves S, Goldman A. Being agile in a data science project [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-48550-3_6

    • Vancouver

      Ferreira RC, Alves I, Alves S, Goldman A. Being agile in a data science project [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-48550-3_6

  • Tese (Doutorado)

    Métodos preditivos computacionalmente eficientes baseados em floresta aleatória (2024)

    Santos, Tiago Mendonça dos; Esteves, Luís Gustavo (Orientador)

    Unidade: IME

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REGRESSÃO LINEAR, TEORIA DA DECISÃO

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

    • ABNT

      SANTOS, Tiago Mendonça dos. Métodos preditivos computacionalmente eficientes baseados em floresta aleatória. 2024. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-01052024-164427/. Acesso em: 11 out. 2024.

    • APA

      Santos, T. M. dos. (2024). Métodos preditivos computacionalmente eficientes baseados em floresta aleatória (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-01052024-164427/

    • NLM

      Santos TM dos. Métodos preditivos computacionalmente eficientes baseados em floresta aleatória [Internet]. 2024 ;[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-01052024-164427/

    • Vancouver

      Santos TM dos. Métodos preditivos computacionalmente eficientes baseados em floresta aleatória [Internet]. 2024 ;[citado 2024 out. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-01052024-164427/

  • Artigo de periodico

    Back to basics to open the black box (2024)

    Marcondes, Diego ; Simonis, Adilson ; Barrera, Junior

    Source: Nature Machine Intelligence. Unidade: IME

    Assunto: APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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

    • 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: 11 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. 11 ] 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. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s42256-024-00842-6

  • Artigo de periodico

    Practices for managing machine learning products: a multivocal literature review (2024)

    Alves, Isaque ; Leite, Leonardo Alexandre Ferreira ; Meirelles, Paulo ; Kon, Fábio ; Aguiar, Carla Silva Rocha

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

    • 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: 11 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. 11 ] 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. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TEM.2023.3287759

  • Trabalho de evento

    Escalonamento com consciência energética para fluxos de trabalho científicos sem servidor: uma abordagem de aprendizado de máquina (2024)

    Rosa, Lucas de Sousa ; Goldman, Alfredo

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

    • 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: 11 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. 11 ] 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. 11 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eradsp.2024.239934

  • Dissertação (Mestrado)

    Predição de escolhas de baixa capacidade cognitiva baseada na variabilidade da frequência cardíaca (2024)

    Muramatsu Júnior, Mario; Fujita, André (Orientador)

    Unidade: IME

    Subjects: TOMADA DE DECISÃO, EMOÇÕES, FREQUÊNCIA CARDÍACA, 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

      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: 11 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. 11 ] 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. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-19082024-140041/

  • Trabalho de evento

    Towards a transformer-based pre-trained model for IoT traffic classification (2024)

    Bazaluk, Bruna ; Hamdan, Mosab ; Ghaleb, Mustafa ; Gismalla, Mohammed Salih Mohammed ; Silva, Flávio Soares Corrêa da ; Batista, Daniel Macêdo

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

    • 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: 11 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. 11 ] 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. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1109/NOMS59830.2024.10575448

  • Tese (Doutorado)

    Resolvendo Captchas: usando raspagem de dados e aprendizado fracamente supervisionado (2023)

    Trecenti, Julio Adolfo Zucon; Fossaluza, Victor (Orientador)

    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: 11 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. 11 ] 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. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-20042023-113409/

  • Dissertação (Mestrado)

    FBST em problemas de likelihood-free (2023)

    Musetti, Marcela; Esteves, Luís Gustavo (Orientador)

    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: 11 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. 11 ] 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. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-03042023-095110/

  • Tese (Doutorado)

    Redes neurais de segmentação semântica de plantas daninhas usando mosaico de imagens de alta resolução espacial de um veículo aéreo não tripulado (2023)

    Faria, Lilian Nogueira de; Hirata Júnior, Roberto (Orientador)

    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: 11 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. 11 ] 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. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-22012024-083633/

  • Trabalho de evento

    A computational method to support chemical product design based on multi-objective optimisation and graph transformers (2023)

    Silva, Flávio Soares Corrêa da ; Aslan, Bilal; Nitschke, Geoff

    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: 11 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. 11 ] 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. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1162/isal_a_00602

  • Trabalho de evento-anais periodico

    On limits of machine learning techniques in the learning ofscheduling policies (2023)

    Rosa, Lucas de Sousa ; Carastan-Santos, Danilo ; Goldman, Alfredo ; Trystram, Denis

    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: 11 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. 11 ] 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. 11 ] Available from: https://sol.sbc.org.br/journals/index.php/reic/article/view/3419

  • Trabalho de evento

    On modal clustering with Gaussian Sum-Product Networks (2023)

    Madeira, Tiago; Mauá, Denis Deratani

    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: 11 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. 11 ] 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. 11 ] Available from: https://openreview.net/pdf?id=dtzAUOmHqa

  • Dissertação (Mestrado)

    Tempo estimation via self-supervised learning (2023)

    Morais, Giovana Vieira de; Queiroz, Marcelo Gomes de (Orientador)

    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: 11 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. 11 ] 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. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-01042024-142309/

  • Artigo de periodico

    Stability analysis of supervised decision boundary maps (2023)

    Oliveira, Artur André Almeida de Macedo ; Espadoto, Mateus ; Hirata Júnior, Roberto ; Telea, Alexandru Cristian

    Source: SN Computer Science. Unidades: IME, ICMC

    Assunto: APRENDIZADO COMPUTACIONAL

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • 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: 11 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. 11 ] 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. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s42979-022-01662-4

  • Artigo de periodico

    An overview on meta-learning approaches for few-shot weakly-supervised segmentation (2023)

    Gama, Pedro Henrique Targino ; Oliveira, Hugo Neves de ; Santos, Jefersson A. dos ; César Júnior, Roberto Marcondes

    Source: Computers & Graphics. Unidade: IME

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • 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: 11 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. 11 ] 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. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.cag.2023.05.009

  • Trabalho de evento

    Scalable learning of probabilistic circuits (2023)

    Geh, Renato Lui ; Mauá, Denis Deratani

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

    • 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: 11 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. 11 ] 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. 11 ] Available from: https://doi.org/10.5753/ctd.2023.229457

  • Artigo de periodico

    Deep learning for sex determination: analyzing over 200,000 panoramic radiographs (2023)

    Ciconelle, Ana Cláudia Martins ; Silva, Renan Lúcio Berbel da ; Kim, Jun Ho ; Rocha, Bruno Aragão ; Santos, Dênis Gonçalves dos ; Vianna, Luis Gustavo Rocha ; Ferreira, Luma Gallacio Gomes ; Santos, Vinícius Henrique Pereira dos ; Costa, Jeferson Orofino; Vicente, Renato

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

    • 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: 11 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. 11 ] 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. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1111/1556-4029.15376

  • Artigo de periodico

    Evaluating execution time predictions on GPU kernels using an analytical model and machine learning techniques (2023)

    Amaris, Marcos; Camargo, Raphael; Cordeiro, Daniel de Angelis ; Goldman, Alfredo ; Trystram, Denise

    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: 11 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. 11 ] 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. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jpdc.2022.09.002

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