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Artigo de periodico
Comparing two spatial variables with the probability of agreement (2024)
Acosta, Jonathan ; Vallejos, Ronny ; Ellison, Aaron M ; Osorio, Felipe ; Castro, Mário de
Fonte: Biometrics. Unidade: ICMC
Assuntos: PROCESSOS GAUSSIANOS, ESTATÍSTICA APLICADA
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ABNT
ACOSTA, Jonathan et al. Comparing two spatial variables with the probability of agreement. Biometrics, v. 80, n. 1, p. 1-14, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1093/biomtc/ujae009. Acesso em: 24 ago. 2024.
APA
Acosta, J., Vallejos, R., Ellison, A. M., Osorio, F., & Castro, M. de. (2024). Comparing two spatial variables with the probability of agreement. Biometrics, 80( 1), 1-14. doi:10.1093/biomtc/ujae009
NLM
Acosta J, Vallejos R, Ellison AM, Osorio F, Castro M de. Comparing two spatial variables with the probability of agreement [Internet]. Biometrics. 2024 ; 80( 1): 1-14.[citado 2024 ago. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1093/biomtc/ujae009
Vancouver
Acosta J, Vallejos R, Ellison AM, Osorio F, Castro M de. Comparing two spatial variables with the probability of agreement [Internet]. Biometrics. 2024 ; 80( 1): 1-14.[citado 2024 ago. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1093/biomtc/ujae009
Tese (Doutorado)
Bayesian Spatial Process Models for Activation Patterns in Transcranial Magnetic Stimulation Mapping (2023)
Egbon, Osafu Augustine ; Louzada, Francisco (Orientador)
Unidade: INTER:ICMC-UFSCAR
Assuntos: CÓRTEX MOTOR, MAPEAMENTO CEREBRAL, PROCESSOS GAUSSIANOS, ESTATÍSTICAS ESPACIAIS
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ABNT
EGBON, Osafu Augustine. Bayesian Spatial Process Models for Activation Patterns in Transcranial Magnetic Stimulation Mapping. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-12092023-191817/. Acesso em: 24 ago. 2024.
APA
Egbon, O. A. (2023). Bayesian Spatial Process Models for Activation Patterns in Transcranial Magnetic Stimulation Mapping (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-12092023-191817/
NLM
Egbon OA. Bayesian Spatial Process Models for Activation Patterns in Transcranial Magnetic Stimulation Mapping [Internet]. 2023 ;[citado 2024 ago. 24 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-12092023-191817/
Vancouver
Egbon OA. Bayesian Spatial Process Models for Activation Patterns in Transcranial Magnetic Stimulation Mapping [Internet]. 2023 ;[citado 2024 ago. 24 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-12092023-191817/
Trabalho de evento
Data-efficient characterization of the global dynamics of robot controllers with confidence guarantees (2023)
Vieira, Ewerton R; Sivaramakrishnan, Aravind ; Song, Yao; Granados, Edgar; Gameiro, Márcio Fuzeto ; Mischaikow, Konstantin ; Hung, Ying ; Bekris, Kostas E
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE International Conference on Robotics and Automation - ICRA. Unidade: ICMC
Assuntos: TOPOLOGIA, ROBÔS, PROCESSOS GAUSSIANOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
VIEIRA, Ewerton R et al. Data-efficient characterization of the global dynamics of robot controllers with confidence guarantees. 2023, Anais.. Piscataway: IEEE, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/ICRA48891.2023.10160428. Acesso em: 24 ago. 2024.
APA
Vieira, E. R., Sivaramakrishnan, A., Song, Y., Granados, E., Gameiro, M. F., Mischaikow, K., et al. (2023). Data-efficient characterization of the global dynamics of robot controllers with confidence guarantees. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/ICRA48891.2023.10160428
NLM
Vieira ER, Sivaramakrishnan A, Song Y, Granados E, Gameiro MF, Mischaikow K, Hung Y, Bekris KE. Data-efficient characterization of the global dynamics of robot controllers with confidence guarantees [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 ago. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICRA48891.2023.10160428
Vancouver
Vieira ER, Sivaramakrishnan A, Song Y, Granados E, Gameiro MF, Mischaikow K, Hung Y, Bekris KE. Data-efficient characterization of the global dynamics of robot controllers with confidence guarantees [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 ago. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICRA48891.2023.10160428
Trabalho de evento-resumo
Identifying nonlinear dynamics with high confidence from sparse data (2023)
Batko, Bogdan; Gameiro, Márcio Fuzeto ; Hung, Ying; Kalies, William; Mischaikow, Konstantin ; Vieira, Ewerton
Fonte: Abstracts. Nome do evento: Americas Conference on Differential Equations and Nonlinear Analysis. Unidade: ICMC
Assuntos: SISTEMAS DINÂMICOS, PROCESSOS GAUSSIANOS, INVARIANTES
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ABNT
BATKO, Bogdan et al. Identifying nonlinear dynamics with high confidence from sparse data. 2023, Anais.. São Carlos: ICMC-USP, 2023. Disponível em: http://summer.icmc.usp.br/summers/summer23/pg_abstract.php. Acesso em: 24 ago. 2024.
APA
Batko, B., Gameiro, M. F., Hung, Y., Kalies, W., Mischaikow, K., & Vieira, E. (2023). Identifying nonlinear dynamics with high confidence from sparse data. In Abstracts. São Carlos: ICMC-USP. Recuperado de http://summer.icmc.usp.br/summers/summer23/pg_abstract.php
NLM
Batko B, Gameiro MF, Hung Y, Kalies W, Mischaikow K, Vieira E. Identifying nonlinear dynamics with high confidence from sparse data [Internet]. Abstracts. 2023 ;[citado 2024 ago. 24 ] Available from: http://summer.icmc.usp.br/summers/summer23/pg_abstract.php
Vancouver
Batko B, Gameiro MF, Hung Y, Kalies W, Mischaikow K, Vieira E. Identifying nonlinear dynamics with high confidence from sparse data [Internet]. Abstracts. 2023 ;[citado 2024 ago. 24 ] Available from: http://summer.icmc.usp.br/summers/summer23/pg_abstract.php
Artigo de periodico
Modeling epidemic growth curves using nonlinear rational polynomial equations: an application to Brazil s COVID-19 data (2022)
Oliveira, Ricardo Puziol de; Achcar, Jorge Alberto ; Bertoli, Wesley; Mazucheli, Josmar; Miranda, Yara Campos
Fonte: Revista Tecnologia e Sociedade. Unidade: FMRP
Assuntos: DADOS DE CONTAGEM, COVID-19, PROCESSOS GAUSSIANOS, MODELOS NÃO LINEARES
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ABNT
OLIVEIRA, Ricardo Puziol de et al. Modeling epidemic growth curves using nonlinear rational polynomial equations: an application to Brazil s COVID-19 data. Revista Tecnologia e Sociedade, v. 18, n. 50, p. 35-47, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3895/rts.v18n50.13534. Acesso em: 24 ago. 2024.
APA
Oliveira, R. P. de, Achcar, J. A., Bertoli, W., Mazucheli, J., & Miranda, Y. C. (2022). Modeling epidemic growth curves using nonlinear rational polynomial equations: an application to Brazil s COVID-19 data. Revista Tecnologia e Sociedade, 18( 50), 35-47. doi:10.3895/rts.v18n50.13534
NLM
Oliveira RP de, Achcar JA, Bertoli W, Mazucheli J, Miranda YC. Modeling epidemic growth curves using nonlinear rational polynomial equations: an application to Brazil s COVID-19 data [Internet]. Revista Tecnologia e Sociedade. 2022 ; 18( 50): 35-47.[citado 2024 ago. 24 ] Available from: https://doi.org/10.3895/rts.v18n50.13534
Vancouver
Oliveira RP de, Achcar JA, Bertoli W, Mazucheli J, Miranda YC. Modeling epidemic growth curves using nonlinear rational polynomial equations: an application to Brazil s COVID-19 data [Internet]. Revista Tecnologia e Sociedade. 2022 ; 18( 50): 35-47.[citado 2024 ago. 24 ] Available from: https://doi.org/10.3895/rts.v18n50.13534
Artigo de periodico
Spatial modelling of the joint burden of malaria and anaemia co-morbidity in children: a bayesian geoadditive perspective (2022)
Gayawan, Ezra ; Egbon, Osafu Augustine ; Adebayo, Samson B
Fonte: Communications in Statistics : case studies, data analysis and applications. Unidade: INTER: ICMC -UFSCAR
Assuntos: INFERÊNCIA BAYESIANA, PROCESSOS GAUSSIANOS, MALÁRIA, ANEMIA, CRIANÇAS
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ABNT
GAYAWAN, Ezra e EGBON, Osafu Augustine e ADEBAYO, Samson B. Spatial modelling of the joint burden of malaria and anaemia co-morbidity in children: a bayesian geoadditive perspective. Communications in Statistics : case studies, data analysis and applications, v. 8, n. 2, p. 264-281, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/23737484.2022.2031345. Acesso em: 24 ago. 2024.
APA
Gayawan, E., Egbon, O. A., & Adebayo, S. B. (2022). Spatial modelling of the joint burden of malaria and anaemia co-morbidity in children: a bayesian geoadditive perspective. Communications in Statistics : case studies, data analysis and applications, 8( 2), 264-281. doi:10.1080/23737484.2022.2031345
NLM
Gayawan E, Egbon OA, Adebayo SB. Spatial modelling of the joint burden of malaria and anaemia co-morbidity in children: a bayesian geoadditive perspective [Internet]. Communications in Statistics : case studies, data analysis and applications. 2022 ; 8( 2): 264-281.[citado 2024 ago. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1080/23737484.2022.2031345
Vancouver
Gayawan E, Egbon OA, Adebayo SB. Spatial modelling of the joint burden of malaria and anaemia co-morbidity in children: a bayesian geoadditive perspective [Internet]. Communications in Statistics : case studies, data analysis and applications. 2022 ; 8( 2): 264-281.[citado 2024 ago. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1080/23737484.2022.2031345
Artigo de periodico
A random effect regression based on the odd log-logistic generalized inverse Gaussian distribution (2022)
Vasconcelos, Julio Cezar Souza ; Cordeiro, Gauss Moutinho ; Ortega, Edwin Moises Marcos ; Silva, G. O
Fonte: Journal of Applied Statistics. Unidade: ESALQ
Assuntos: ANÁLISE DE DADOS, DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE), ESTUDOS RANDOMIZADOS, MODELOS MATEMÁTICOS, PROCESSOS GAUSSIANOS, SIMULAÇÃO (ESTATÍSTICA), VEROSSIMILHANÇA
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ABNT
VASCONCELOS, Julio Cezar Souza et al. A random effect regression based on the odd log-logistic generalized inverse Gaussian distribution. Journal of Applied Statistics, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/02664763.2021.2024515. Acesso em: 24 ago. 2024.
APA
Vasconcelos, J. C. S., Cordeiro, G. M., Ortega, E. M. M., & Silva, G. O. (2022). A random effect regression based on the odd log-logistic generalized inverse Gaussian distribution. Journal of Applied Statistics. doi:10.1080/02664763.2021.2024515
NLM
Vasconcelos JCS, Cordeiro GM, Ortega EMM, Silva GO. A random effect regression based on the odd log-logistic generalized inverse Gaussian distribution [Internet]. Journal of Applied Statistics. 2022 ;[citado 2024 ago. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1080/02664763.2021.2024515
Vancouver
Vasconcelos JCS, Cordeiro GM, Ortega EMM, Silva GO. A random effect regression based on the odd log-logistic generalized inverse Gaussian distribution [Internet]. Journal of Applied Statistics. 2022 ;[citado 2024 ago. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1080/02664763.2021.2024515
Trabalho de evento
A Gaussian approximation of the posterior for digital map-based localization using a particle filter (2021)
Przewodowski Filho, Carlos Andre Braile ; Osório, Fernando Santos
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE Intelligent Transportation Systems Conference - ITSC. Unidade: ICMC
Assuntos: PROCESSOS GAUSSIANOS, MAPAS, VEÍCULOS, ANÁLISE DE DADOS
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ABNT
PRZEWODOWSKI FILHO, Carlos Andre Braile e OSÓRIO, Fernando Santos. A Gaussian approximation of the posterior for digital map-based localization using a particle filter. 2021, Anais.. Piscataway: IEEE, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.1109/ITSC48978.2021.9564908. Acesso em: 24 ago. 2024.
APA
Przewodowski Filho, C. A. B., & Osório, F. S. (2021). A Gaussian approximation of the posterior for digital map-based localization using a particle filter. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/ITSC48978.2021.9564908
NLM
Przewodowski Filho CAB, Osório FS. A Gaussian approximation of the posterior for digital map-based localization using a particle filter [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2024 ago. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ITSC48978.2021.9564908
Vancouver
Przewodowski Filho CAB, Osório FS. A Gaussian approximation of the posterior for digital map-based localization using a particle filter [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2024 ago. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ITSC48978.2021.9564908
Artigo de periodico
Alpha skew Gaussian naïve Bayes classifier (2021)
Ara, Anderson ; Louzada, Francisco
Fonte: International Journal of Information Technology and Decision Making. Unidade: ICMC
Assuntos: PROCESSOS GAUSSIANOS, ASSIMETRIA, ANÁLISE DE DADOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ARA, Anderson e LOUZADA, Francisco. Alpha skew Gaussian naïve Bayes classifier. International Journal of Information Technology and Decision Making, v. 20, p. 1-22, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1142/S0219622021500644. Acesso em: 24 ago. 2024.
APA
Ara, A., & Louzada, F. (2021). Alpha skew Gaussian naïve Bayes classifier. International Journal of Information Technology and Decision Making, 20, 1-22. doi:10.1142/S0219622021500644
NLM
Ara A, Louzada F. Alpha skew Gaussian naïve Bayes classifier [Internet]. International Journal of Information Technology and Decision Making. 2021 ; 20 1-22.[citado 2024 ago. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1142/S0219622021500644
Vancouver
Ara A, Louzada F. Alpha skew Gaussian naïve Bayes classifier [Internet]. International Journal of Information Technology and Decision Making. 2021 ; 20 1-22.[citado 2024 ago. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1142/S0219622021500644
Artigo de periodico
Inverse Gaussian process model with frailty term in reliability analysis (2021)
Morita, Lia Hanna Martins ; Tomazella, Vera Lucia Damasceno ; Balakrishnan, Narayanaswamy ; Ramos, Pedro Luiz ; Ferreira, Paulo Henrique ; Louzada, Francisco
Fonte: Quality and Reliability Engineering International. Unidade: ICMC
Assuntos: FALHA, PROCESSOS GAUSSIANOS, VEROSSIMILHANÇA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MORITA, Lia Hanna Martins et al. Inverse Gaussian process model with frailty term in reliability analysis. Quality and Reliability Engineering International, v. 37, p. 763-784, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1002/qre.2762. Acesso em: 24 ago. 2024.
APA
Morita, L. H. M., Tomazella, V. L. D., Balakrishnan, N., Ramos, P. L., Ferreira, P. H., & Louzada, F. (2021). Inverse Gaussian process model with frailty term in reliability analysis. Quality and Reliability Engineering International, 37, 763-784. doi:10.1002/qre.2762
NLM
Morita LHM, Tomazella VLD, Balakrishnan N, Ramos PL, Ferreira PH, Louzada F. Inverse Gaussian process model with frailty term in reliability analysis [Internet]. Quality and Reliability Engineering International. 2021 ; 37 763-784.[citado 2024 ago. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1002/qre.2762
Vancouver
Morita LHM, Tomazella VLD, Balakrishnan N, Ramos PL, Ferreira PH, Louzada F. Inverse Gaussian process model with frailty term in reliability analysis [Internet]. Quality and Reliability Engineering International. 2021 ; 37 763-784.[citado 2024 ago. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1002/qre.2762
Artigo de periodico
Optimal burn-in policy based on a set of cutoff points using mixture inverse Gaussian degradation process and copulas (2021)
Morita, Lia Hanna Martins ; Tomazella, Vera Lucia Damasceno ; Ferreira, Paulo Henrique ; Ramos, Pedro Luiz ; Balakrishnan, Narayanaswamy ; Louzada, Francisco
Fonte: Applied Stochastic Models in Business and Industry. Unidade: ICMC
Assuntos: INFERÊNCIA BAYESIANA, PROCESSOS GAUSSIANOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MORITA, Lia Hanna Martins et al. Optimal burn-in policy based on a set of cutoff points using mixture inverse Gaussian degradation process and copulas. Applied Stochastic Models in Business and Industry, v. 37, n. 3, p. 612-627, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1002/asmb.2601. Acesso em: 24 ago. 2024.
APA
Morita, L. H. M., Tomazella, V. L. D., Ferreira, P. H., Ramos, P. L., Balakrishnan, N., & Louzada, F. (2021). Optimal burn-in policy based on a set of cutoff points using mixture inverse Gaussian degradation process and copulas. Applied Stochastic Models in Business and Industry, 37( 3), 612-627. doi:10.1002/asmb.2601
NLM
Morita LHM, Tomazella VLD, Ferreira PH, Ramos PL, Balakrishnan N, Louzada F. Optimal burn-in policy based on a set of cutoff points using mixture inverse Gaussian degradation process and copulas [Internet]. Applied Stochastic Models in Business and Industry. 2021 ; 37( 3): 612-627.[citado 2024 ago. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1002/asmb.2601
Vancouver
Morita LHM, Tomazella VLD, Ferreira PH, Ramos PL, Balakrishnan N, Louzada F. Optimal burn-in policy based on a set of cutoff points using mixture inverse Gaussian degradation process and copulas [Internet]. Applied Stochastic Models in Business and Industry. 2021 ; 37( 3): 612-627.[citado 2024 ago. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1002/asmb.2601
Artigo de periodico
A new regression model for bimodal data and applications in agriculture (2020)
Vasconcelos, Julio Cezar Souza ; Cordeiro, Gauss Moutinho ; Ortega, Edwin Moises Marcos ; Rezende, É. M. de
Fonte: Journal of Applied Statistics. Unidade: ESALQ
Assuntos: AGRICULTURA, DISTRIBUIÇÃO NORMAL, MODELOS MATEMÁTICOS, PROCESSOS GAUSSIANOS, REGRESSÃO LINEAR, SIMULAÇÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
VASCONCELOS, Julio Cezar Souza et al. A new regression model for bimodal data and applications in agriculture. Journal of Applied Statistics, p. 1-24, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/02664763.2020.1723503. Acesso em: 24 ago. 2024.
APA
Vasconcelos, J. C. S., Cordeiro, G. M., Ortega, E. M. M., & Rezende, É. M. de. (2020). A new regression model for bimodal data and applications in agriculture. Journal of Applied Statistics, 1-24. doi:10.1080/02664763.2020.1723503
NLM
Vasconcelos JCS, Cordeiro GM, Ortega EMM, Rezende ÉM de. A new regression model for bimodal data and applications in agriculture [Internet]. Journal of Applied Statistics. 2020 ; 1-24.[citado 2024 ago. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1080/02664763.2020.1723503
Vancouver
Vasconcelos JCS, Cordeiro GM, Ortega EMM, Rezende ÉM de. A new regression model for bimodal data and applications in agriculture [Internet]. Journal of Applied Statistics. 2020 ; 1-24.[citado 2024 ago. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1080/02664763.2020.1723503
Artigo de periodico
The semiparametric regression model for bimodal data with different penalized smoothers applied to climatology, ethanol and air quality data (2020)
Vasconcelos, Julio Cezar Souza ; Cordeiro, Gauss Moutinho ; Ortega, Edwin Moises Marcos
Fonte: Journal of Applied Statistics. Unidade: ESALQ
Assuntos: ANÁLISE DE REGRESSÃO E DE CORRELAÇÃO, CLIMATOLOGIA, DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE), ETANOL, INFERÊNCIA SEMIPARAMÉTRICA, MODELOS MATEMÁTICOS, PROCESSOS GAUSSIANOS, QUALIDADE DO AR
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
VASCONCELOS, Julio Cezar Souza e CORDEIRO, Gauss Moutinho e ORTEGA, Edwin Moises Marcos. The semiparametric regression model for bimodal data with different penalized smoothers applied to climatology, ethanol and air quality data. Journal of Applied Statistics, p. 1-20, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/02664763.2020.1803812. Acesso em: 24 ago. 2024.
APA
Vasconcelos, J. C. S., Cordeiro, G. M., & Ortega, E. M. M. (2020). The semiparametric regression model for bimodal data with different penalized smoothers applied to climatology, ethanol and air quality data. Journal of Applied Statistics, 1-20. doi:10.1080/02664763.2020.1803812
NLM
Vasconcelos JCS, Cordeiro GM, Ortega EMM. The semiparametric regression model for bimodal data with different penalized smoothers applied to climatology, ethanol and air quality data [Internet]. Journal of Applied Statistics. 2020 ; 1-20.[citado 2024 ago. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1080/02664763.2020.1803812
Vancouver
Vasconcelos JCS, Cordeiro GM, Ortega EMM. The semiparametric regression model for bimodal data with different penalized smoothers applied to climatology, ethanol and air quality data [Internet]. Journal of Applied Statistics. 2020 ; 1-20.[citado 2024 ago. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1080/02664763.2020.1803812
Artigo de periodico
The New Odd Log-Logistic Generalized Inverse Gaussian Regression Model (2019)
Vasconcelos, Julio Cezar Souza; Cordeiro, Gauss M; Ortega, Edwin Moises Marcos; Araújo, Elton G
Fonte: Journal of Probability and Statistics. Unidade: ESALQ
Assuntos: DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE), MODELOS MATEMÁTICOS, PROCESSOS GAUSSIANOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
VASCONCELOS, Julio Cezar Souza et al. The New Odd Log-Logistic Generalized Inverse Gaussian Regression Model. Journal of Probability and Statistics, v. 2019, p. 1-14, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1155/2019/8575424. Acesso em: 24 ago. 2024.
APA
Vasconcelos, J. C. S., Cordeiro, G. M., Ortega, E. M. M., & Araújo, E. G. (2019). The New Odd Log-Logistic Generalized Inverse Gaussian Regression Model. Journal of Probability and Statistics, 2019, 1-14. doi:10.1155/2019/8575424
NLM
Vasconcelos JCS, Cordeiro GM, Ortega EMM, Araújo EG. The New Odd Log-Logistic Generalized Inverse Gaussian Regression Model [Internet]. Journal of Probability and Statistics. 2019 ; 2019 1-14.[citado 2024 ago. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1155/2019/8575424
Vancouver
Vasconcelos JCS, Cordeiro GM, Ortega EMM, Araújo EG. The New Odd Log-Logistic Generalized Inverse Gaussian Regression Model [Internet]. Journal of Probability and Statistics. 2019 ; 2019 1-14.[citado 2024 ago. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1155/2019/8575424
Tese (Doutorado)
Nova abordagem probabilística de classificação de recursos minerais: aplicação à Mina de Sequeirinho (2019)
Diaz Lopez, Santiago; Rocha, Marcelo Monteiro da (Orientador)
Unidade: IGC
Assuntos: GEOESTATÍSTICA, PROBABILIDADE, CLASSIFICAÇÃO DE MINERAIS, PROCESSOS GAUSSIANOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
DIAZ LOPEZ, Santiago. Nova abordagem probabilística de classificação de recursos minerais: aplicação à Mina de Sequeirinho. 2019. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2019. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/44/44137/tde-13022020-120021/. Acesso em: 24 ago. 2024.
APA
Diaz Lopez, S. (2019). Nova abordagem probabilística de classificação de recursos minerais: aplicação à Mina de Sequeirinho (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/44/44137/tde-13022020-120021/
NLM
Diaz Lopez S. Nova abordagem probabilística de classificação de recursos minerais: aplicação à Mina de Sequeirinho [Internet]. 2019 ;[citado 2024 ago. 24 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/44/44137/tde-13022020-120021/
Vancouver
Diaz Lopez S. Nova abordagem probabilística de classificação de recursos minerais: aplicação à Mina de Sequeirinho [Internet]. 2019 ;[citado 2024 ago. 24 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/44/44137/tde-13022020-120021/
Artigo de periodico
Monte Carlo localization on gaussian process occupancy maps for urban environments (2018)
Hata, Alberto Y; Ramos, Fabio T.; Wolf, Denis Fernando
Fonte: IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. Unidade: ICMC
Assuntos: PROCESSOS GAUSSIANOS, MÉTODO DE MONTE CARLO, ROBÔS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, COMPUTAÇÃO MÓVEL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
HATA, Alberto Y e RAMOS, Fabio T. e WOLF, Denis Fernando. Monte Carlo localization on gaussian process occupancy maps for urban environments. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, v. 19, n. 9, p. 2893-2902, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TITS.2017.2761774. Acesso em: 24 ago. 2024.
APA
Hata, A. Y., Ramos, F. T., & Wolf, D. F. (2018). Monte Carlo localization on gaussian process occupancy maps for urban environments. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 19( 9), 2893-2902. doi:10.1109/TITS.2017.2761774
NLM
Hata AY, Ramos FT, Wolf DF. Monte Carlo localization on gaussian process occupancy maps for urban environments [Internet]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. 2018 ; 19( 9): 2893-2902.[citado 2024 ago. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TITS.2017.2761774
Vancouver
Hata AY, Ramos FT, Wolf DF. Monte Carlo localization on gaussian process occupancy maps for urban environments [Internet]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. 2018 ; 19( 9): 2893-2902.[citado 2024 ago. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TITS.2017.2761774
Tese (Doutorado)
Aprendizado Bayesiano aplicado ao controle de veículos autônomos de grande porte (2018)
Rocha, Fernando Henrique Morais da; Grassi Junior, Valdir (Orientador)
Unidade: EESC
Assuntos: SISTEMAS AUTÔNOMOS, PROCESSOS GAUSSIANOS, VEÍCULOS GUIADOS REMOTAMENTE
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ROCHA, Fernando Henrique Morais da. Aprendizado Bayesiano aplicado ao controle de veículos autônomos de grande porte. 2018. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2018. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-06072018-112445/. Acesso em: 24 ago. 2024.
APA
Rocha, F. H. M. da. (2018). Aprendizado Bayesiano aplicado ao controle de veículos autônomos de grande porte (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-06072018-112445/
NLM
Rocha FHM da. Aprendizado Bayesiano aplicado ao controle de veículos autônomos de grande porte [Internet]. 2018 ;[citado 2024 ago. 24 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-06072018-112445/
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Rocha FHM da. Aprendizado Bayesiano aplicado ao controle de veículos autônomos de grande porte [Internet]. 2018 ;[citado 2024 ago. 24 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-06072018-112445/
Tese (Doutorado)
Degradation modeling for reliability analysis with time-dependent structure based on the inverse gaussian distribution (2017)
Morita, Lia Hanna Martins; Tomazella, Vera Lucia Damasceno (Orientador)
Unidade: INTER: ICMC -UFSCAR
Assuntos: DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE), PROCESSOS GAUSSIANOS, ANÁLISE DE COVARIÂNCIA, IMPERFEIÇÕES E FALHAS DOS MATERIAIS, PROCESSOS ESTOCÁSTICOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MORITA, Lia Hanna Martins. Degradation modeling for reliability analysis with time-dependent structure based on the inverse gaussian distribution. 2017. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2017. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-08112022-155525/. Acesso em: 24 ago. 2024.
APA
Morita, L. H. M. (2017). Degradation modeling for reliability analysis with time-dependent structure based on the inverse gaussian distribution (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-08112022-155525/
NLM
Morita LHM. Degradation modeling for reliability analysis with time-dependent structure based on the inverse gaussian distribution [Internet]. 2017 ;[citado 2024 ago. 24 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-08112022-155525/
Vancouver
Morita LHM. Degradation modeling for reliability analysis with time-dependent structure based on the inverse gaussian distribution [Internet]. 2017 ;[citado 2024 ago. 24 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-08112022-155525/
Tese (Doutorado)
Influence of multi-trait modeling, dominance, and population structure in genomic prediction of maize hybrids (2017)
Lyra, Danilo Hottis ; Fritsche Neto, Roberto (Orientador)
Unidade: ESALQ
Assuntos: ESTIMAÇÃO NÃO PARAMÉTRICA, GENÔMICA, HIBRIDAÇÃO VEGETAL, MILHO, PROCESSOS GAUSSIANOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LYRA, Danilo Hottis. Influence of multi-trait modeling, dominance, and population structure in genomic prediction of maize hybrids. 2017. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2017. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-22032018-131222/. Acesso em: 24 ago. 2024.
APA
Lyra, D. H. (2017). Influence of multi-trait modeling, dominance, and population structure in genomic prediction of maize hybrids (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-22032018-131222/
NLM
Lyra DH. Influence of multi-trait modeling, dominance, and population structure in genomic prediction of maize hybrids [Internet]. 2017 ;[citado 2024 ago. 24 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-22032018-131222/
Vancouver
Lyra DH. Influence of multi-trait modeling, dominance, and population structure in genomic prediction of maize hybrids [Internet]. 2017 ;[citado 2024 ago. 24 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11137/tde-22032018-131222/
Trabalho de evento
Model predictive control of a heavy-duty truck based on Gaussian process (2016)
Rocha, Fernando Henrique Morais da; Grassi Júnior, Valdir ; Guizilini, Vitor Campanholo; Ramos, Fábio
Fonte: Proceedings. Nome do evento: Latin American Robotics Symposium - LARS. Unidade: EESC
Assuntos: PROCESSOS GAUSSIANOS, CONTROLE PREDITIVO, ENGENHARIA ELÉTRICA, CAMINHÕES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ROCHA, Fernando Henrique Morais da et al. Model predictive control of a heavy-duty truck based on Gaussian process. 2016, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2016. Disponível em: https://doi.org/10.1109/LARS-SBR.2016.23. Acesso em: 24 ago. 2024.
APA
Rocha, F. H. M. da, Grassi Júnior, V., Guizilini, V. C., & Ramos, F. (2016). Model predictive control of a heavy-duty truck based on Gaussian process. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/LARS-SBR.2016.23
NLM
Rocha FHM da, Grassi Júnior V, Guizilini VC, Ramos F. Model predictive control of a heavy-duty truck based on Gaussian process [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2024 ago. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1109/LARS-SBR.2016.23
Vancouver
Rocha FHM da, Grassi Júnior V, Guizilini VC, Ramos F. Model predictive control of a heavy-duty truck based on Gaussian process [Internet]. Proceedings. 2016 ;[citado 2024 ago. 24 ] Available from: https://doi.org/10.1109/LARS-SBR.2016.23

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