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Mestrado Profissionalizante
TRISS-AG: um algoritmo genético para ajuste do método TRISS de previsão de sobrevivência de pacientes de trauma (2021)
Ennes, André Terra; Cuminato, José Alberto (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: ALGORITMOS GENÉTICOS, COMPUTAÇÃO EVOLUTIVA, REGRESSÃO LOGÍSTICA, BANCO DE DADOS
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ABNT
ENNES, André Terra. TRISS-AG: um algoritmo genético para ajuste do método TRISS de previsão de sobrevivência de pacientes de trauma. 2021. Mestrado Profissionalizante – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-11112021-150130/. Acesso em: 10 nov. 2024.
APA
Ennes, A. T. (2021). TRISS-AG: um algoritmo genético para ajuste do método TRISS de previsão de sobrevivência de pacientes de trauma (Mestrado Profissionalizante). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-11112021-150130/
NLM
Ennes AT. TRISS-AG: um algoritmo genético para ajuste do método TRISS de previsão de sobrevivência de pacientes de trauma [Internet]. 2021 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-11112021-150130/
Vancouver
Ennes AT. TRISS-AG: um algoritmo genético para ajuste do método TRISS de previsão de sobrevivência de pacientes de trauma [Internet]. 2021 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-11112021-150130/
Artigo de periodico
A data-driven biophysical computational model of Parkinson's disease based on marmoset monkeys (2021)
Ranieri, Caetano Mazzoni ; Pimentel, Jhielson Montino ; Romano, Marcelo Ramos ; Elias, Leonardo Abdala ; Romero, Roseli Aparecida Francelin ; Lones, Michael Adam ; Araújo, Mariana Ferreira Pereira de ; Vargas, Patrícia Amâncio ; Moioli, Renan Cipriano
Source: IEEE Access. Unidade: ICMC
Subjects: COMPUTAÇÃO EVOLUTIVA, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, SENSORES BIOMÉDICOS, DOENÇA DE PARKINSON
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ABNT
RANIERI, Caetano Mazzoni et al. A data-driven biophysical computational model of Parkinson's disease based on marmoset monkeys. IEEE Access, v. 9, p. 122548-122567, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3108682. Acesso em: 10 nov. 2024.
APA
Ranieri, C. M., Pimentel, J. M., Romano, M. R., Elias, L. A., Romero, R. A. F., Lones, M. A., et al. (2021). A data-driven biophysical computational model of Parkinson's disease based on marmoset monkeys. IEEE Access, 9, 122548-122567. doi:10.1109/ACCESS.2021.3108682
NLM
Ranieri CM, Pimentel JM, Romano MR, Elias LA, Romero RAF, Lones MA, Araújo MFP de, Vargas PA, Moioli RC. A data-driven biophysical computational model of Parkinson's disease based on marmoset monkeys [Internet]. IEEE Access. 2021 ; 9 122548-122567.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3108682
Vancouver
Ranieri CM, Pimentel JM, Romano MR, Elias LA, Romero RAF, Lones MA, Araújo MFP de, Vargas PA, Moioli RC. A data-driven biophysical computational model of Parkinson's disease based on marmoset monkeys [Internet]. IEEE Access. 2021 ; 9 122548-122567.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3108682
Tese (Doutorado)
Synthesizing interpretable strategies for real-time planning in zero-sum games (2021)
Mariño, Julian Ricardo Hernandez; Toledo, Claudio Fabiano Motta (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, COMPUTAÇÃO EVOLUTIVA, ANÁLISE DE ALGORITMOS, TEMPO-REAL, SÍNTESE DE PROGRAMAS, JOGOS
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ABNT
MARIÑO, Julian Ricardo Hernandez. Synthesizing interpretable strategies for real-time planning in zero-sum games. 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-21122021-111842/. Acesso em: 10 nov. 2024.
APA
Mariño, J. R. H. (2021). Synthesizing interpretable strategies for real-time planning in zero-sum games (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-21122021-111842/
NLM
Mariño JRH. Synthesizing interpretable strategies for real-time planning in zero-sum games [Internet]. 2021 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-21122021-111842/
Vancouver
Mariño JRH. Synthesizing interpretable strategies for real-time planning in zero-sum games [Internet]. 2021 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-21122021-111842/
Mestrado Profissionalizante
Aprendizado de Máquina Aplicado no Atendimento de Reclamações de Clientes (2021)
Peixoto, Luiz Henrique Rowan; Rezende, Solange Oliveira (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, SATISFAÇÃO DO CONSUMIDOR, MINERAÇÃO DE DADOS, COMPUTAÇÃO EVOLUTIVA, ANÁLISE DE TEXTO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PEIXOTO, Luiz Henrique Rowan. Aprendizado de Máquina Aplicado no Atendimento de Reclamações de Clientes. 2021. Mestrado Profissionalizante – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-04022022-172002/. Acesso em: 10 nov. 2024.
APA
Peixoto, L. H. R. (2021). Aprendizado de Máquina Aplicado no Atendimento de Reclamações de Clientes (Mestrado Profissionalizante). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-04022022-172002/
NLM
Peixoto LHR. Aprendizado de Máquina Aplicado no Atendimento de Reclamações de Clientes [Internet]. 2021 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-04022022-172002/
Vancouver
Peixoto LHR. Aprendizado de Máquina Aplicado no Atendimento de Reclamações de Clientes [Internet]. 2021 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-04022022-172002/

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