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  • Artigo de periodico

    Flexible conditional density estimation for time series (2024)

    Grivol, Gustavo; Izbicki, Rafael ; Okuno, Alex Akira ; Stern, Rafael Bassi

    Source: Brazilian Journal of Probability and Statistics. Unidade: IME

    Subjects: INFERÊNCIA NÃO PARAMÉTRICA, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

    Acesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      GRIVOL, Gustavo et al. Flexible conditional density estimation for time series. Brazilian Journal of Probability and Statistics, v. 38, n. 2, p. 215-231, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1214/24-BJPS601. Acesso em: 05 nov. 2024.

    • APA

      Grivol, G., Izbicki, R., Okuno, A. A., & Stern, R. B. (2024). Flexible conditional density estimation for time series. Brazilian Journal of Probability and Statistics, 38( 2), 215-231. doi:10.1214/24-BJPS601

    • NLM

      Grivol G, Izbicki R, Okuno AA, Stern RB. Flexible conditional density estimation for time series [Internet]. Brazilian Journal of Probability and Statistics. 2024 ; 38( 2): 215-231.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1214/24-BJPS601

    • Vancouver

      Grivol G, Izbicki R, Okuno AA, Stern RB. Flexible conditional density estimation for time series [Internet]. Brazilian Journal of Probability and Statistics. 2024 ; 38( 2): 215-231.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1214/24-BJPS601

  • 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
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    • 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: 05 nov. 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 nov. 05 ] 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 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-57793-2_16

  • 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: 05 nov. 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 nov. 05 ] 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 nov. 05 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-01052024-164427/

  • 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: 05 nov. 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 nov. 05 ] 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 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-48550-3_6

  • 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: 05 nov. 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 nov. 05 ] 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 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s42256-024-00842-6

  • 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: 05 nov. 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 nov. 05 ] 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 nov. 05 ] 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: 05 nov. 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 nov. 05 ] 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 nov. 05 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-19082024-140041/

  • Artigo de periodico

    Man-made object segmentation around reservoirs by an end-to-end two-phase deep learning-based workflow (2024)

    Hamidishad, Nayereh ; César Júnior, Roberto Marcondes

    Source: Journal of Applied Remote Sensing. Unidades: IME, EP

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, RESERVATÓRIOS

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

    • 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: 05 nov. 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 nov. 05 ] 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 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1117/1.JRS.18.018502

  • 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: 05 nov. 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 nov. 05 ] 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 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TEM.2023.3287759

  • 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: 05 nov. 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 nov. 05 ] 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 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1109/NOMS59830.2024.10575448

  • Dissertação (Mestrado)

    An investigation on deep active learning (2024)

    Jacomassi, Renan Cesar; Hirata, Nina Sumiko Tomita (Orientador)

    Unidade: IME

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, APRENDIZAGEM PROFUNDA, ALGORITMOS, IMAGEM DIGITAL, PLÂNCTON

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

    • ABNT

      JACOMASSI, Renan Cesar. An investigation on deep active learning. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-17072024-223436/. Acesso em: 05 nov. 2024.

    • APA

      Jacomassi, R. C. (2024). An investigation on deep active learning (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-17072024-223436/

    • NLM

      Jacomassi RC. An investigation on deep active learning [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-17072024-223436/

    • Vancouver

      Jacomassi RC. An investigation on deep active learning [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-17072024-223436/

  • Dissertação (Mestrado)

    Análise de parâmetros ótimos do modelo de três fatores de Fama e French usando machine learning (2024)

    Soto, Angelo Jonathan Diaz; Bueno, Rodrigo De Losso da Silveira (coorient) ; Peixoto, Pedro da Silva (Orientador)

    Unidade: IME

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, ANÁLISE NUMÉRICA, MERCADO FINANCEIRO

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

    • ABNT

      SOTO, Angelo Jonathan Diaz. Análise de parâmetros ótimos do modelo de três fatores de Fama e French usando machine learning. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45132/tde-30092024-172147/. Acesso em: 05 nov. 2024.

    • APA

      Soto, A. J. D. (2024). Análise de parâmetros ótimos do modelo de três fatores de Fama e French usando machine learning (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45132/tde-30092024-172147/

    • NLM

      Soto AJD. Análise de parâmetros ótimos do modelo de três fatores de Fama e French usando machine learning [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45132/tde-30092024-172147/

    • Vancouver

      Soto AJD. Análise de parâmetros ótimos do modelo de três fatores de Fama e French usando machine learning [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45132/tde-30092024-172147/

  • 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: 05 nov. 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 nov. 05 ] 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 nov. 05 ] 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: 05 nov. 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 nov. 05 ] 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 nov. 05 ] 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: 05 nov. 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 nov. 05 ] 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 nov. 05 ] 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: 05 nov. 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 nov. 05 ] 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 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1162/isal_a_00602

  • 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: 05 nov. 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 nov. 05 ] 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 nov. 05 ] Available from: https://openreview.net/pdf?id=dtzAUOmHqa

  • 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: 05 nov. 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 nov. 05 ] 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 nov. 05 ] Available from: https://sol.sbc.org.br/journals/index.php/reic/article/view/3419

  • 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: 05 nov. 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 nov. 05 ] 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 nov. 05 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-01042024-142309/

  • 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: 05 nov. 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 nov. 05 ] 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 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jpdc.2022.09.002

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