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Dissertação (Mestrado)
Scalable Losses in Session-based Recommendation Systems with Deep Learning Architectures (2023)
Veiga, Tobias Mesquita Silva da; Nonato, Luis Gustavo (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: REDES NEURAIS, SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO, COMPUTAÇÃO GRÁFICA
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ABNT
VEIGA, Tobias Mesquita Silva da. Scalable Losses in Session-based Recommendation Systems with Deep Learning Architectures. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03072023-135346/. Acesso em: 03 nov. 2024.
APA
Veiga, T. M. S. da. (2023). Scalable Losses in Session-based Recommendation Systems with Deep Learning Architectures (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03072023-135346/
NLM
Veiga TMS da. Scalable Losses in Session-based Recommendation Systems with Deep Learning Architectures [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03072023-135346/
Vancouver
Veiga TMS da. Scalable Losses in Session-based Recommendation Systems with Deep Learning Architectures [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03072023-135346/
Mestrado Profissionalizante
Classificação de Imagens de Resíduos Eletrônicos Usando Redes Neurais Convolucionais (2023)
Silva, Jose Alexandre Ferreira da; Louzada, Francisco (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: REDES NEURAIS, APRENDIZAGEM PROFUNDA, SUCATA ELETRÔNICA, DESCARTE DE MATERIAIS
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ABNT
SILVA, Jose Alexandre Ferreira da. Classificação de Imagens de Resíduos Eletrônicos Usando Redes Neurais Convolucionais. 2023. Mestrado Profissionalizante – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-14092023-142702/. Acesso em: 03 nov. 2024.
APA
Silva, J. A. F. da. (2023). Classificação de Imagens de Resíduos Eletrônicos Usando Redes Neurais Convolucionais (Mestrado Profissionalizante). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-14092023-142702/
NLM
Silva JAF da. Classificação de Imagens de Resíduos Eletrônicos Usando Redes Neurais Convolucionais [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-14092023-142702/
Vancouver
Silva JAF da. Classificação de Imagens de Resíduos Eletrônicos Usando Redes Neurais Convolucionais [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-14092023-142702/
Tese (Doutorado)
Techniques for cattle detection, duplicate removal and counting in large pasture areas using multiple aerial images (2023)
Soares, Victor Hugo Andrade ; Campello, Ricardo José Gabrielli Barreto (Orientador) ; Ponti, Moacir Antonelli (coorient)
Unidade: ICMC
Subjects: AERONAVES NÃO TRIPULADAS, ANIMAIS, GADO, REDES NEURAIS, PRODUÇÃO AGRÍCOLA, PECUÁRIA, COMPUTAÇÃO EVOLUTIVA
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ABNT
SOARES, Victor Hugo Andrade. Techniques for cattle detection, duplicate removal and counting in large pasture areas using multiple aerial images. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13052024-091728/. Acesso em: 03 nov. 2024.
APA
Soares, V. H. A. (2023). Techniques for cattle detection, duplicate removal and counting in large pasture areas using multiple aerial images (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13052024-091728/
NLM
Soares VHA. Techniques for cattle detection, duplicate removal and counting in large pasture areas using multiple aerial images [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13052024-091728/
Vancouver
Soares VHA. Techniques for cattle detection, duplicate removal and counting in large pasture areas using multiple aerial images [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13052024-091728/
Tese (Doutorado)
Cross Domain Visual Search with Feature Learning using Multi-stream Transformer-based Architectures (2023)
Ribeiro, Leo Sampaio Ferraz; Ponti, Moacir Antonelli (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE SINAIS, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, DESENHO, VISÃO COMPUTACIONAL, COMPUTAÇÃO GRÁFICA, RECONHECIMENTO DE IMAGEM
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ABNT
RIBEIRO, Leo Sampaio Ferraz. Cross Domain Visual Search with Feature Learning using Multi-stream Transformer-based Architectures. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02062023-161527/. Acesso em: 03 nov. 2024.
APA
Ribeiro, L. S. F. (2023). Cross Domain Visual Search with Feature Learning using Multi-stream Transformer-based Architectures (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02062023-161527/
NLM
Ribeiro LSF. Cross Domain Visual Search with Feature Learning using Multi-stream Transformer-based Architectures [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02062023-161527/
Vancouver
Ribeiro LSF. Cross Domain Visual Search with Feature Learning using Multi-stream Transformer-based Architectures [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02062023-161527/
Texto na web
ChatGPT pode ser aliado no processo de ensino-aprendizagem, avalia especialista. [Depoimento a Elton Alisson] (2023)
Isotani, Seiji ; Pardo, Thiago Alexandre Salgueiro ; Cozman, Fabio Gagliardi ; Osório, Fernando Santos ; Pinhanez, Claudio
Unidades: ICMC, EP
Subjects: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, REDES NEURAIS, ENSINO E APRENDIZAGEM, PORTUGUÊS DO BRASIL, ÉTICA
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ABNT
ISOTANI, Seiji et al. ChatGPT pode ser aliado no processo de ensino-aprendizagem, avalia especialista. [Depoimento a Elton Alisson]. . São Paulo: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://agencia.fapesp.br/chatgpt-pode-ser-aliado-no-processo-de-ensino-aprendizagem-avalia-especialista/40862/. Acesso em: 03 nov. 2024. , 2023
APA
Isotani, S., Pardo, T. A. S., Cozman, F. G., Osório, F. S., & Pinhanez, C. (2023). ChatGPT pode ser aliado no processo de ensino-aprendizagem, avalia especialista. [Depoimento a Elton Alisson]. São Paulo: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://agencia.fapesp.br/chatgpt-pode-ser-aliado-no-processo-de-ensino-aprendizagem-avalia-especialista/40862/
NLM
Isotani S, Pardo TAS, Cozman FG, Osório FS, Pinhanez C. ChatGPT pode ser aliado no processo de ensino-aprendizagem, avalia especialista. [Depoimento a Elton Alisson] [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://agencia.fapesp.br/chatgpt-pode-ser-aliado-no-processo-de-ensino-aprendizagem-avalia-especialista/40862/
Vancouver
Isotani S, Pardo TAS, Cozman FG, Osório FS, Pinhanez C. ChatGPT pode ser aliado no processo de ensino-aprendizagem, avalia especialista. [Depoimento a Elton Alisson] [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://agencia.fapesp.br/chatgpt-pode-ser-aliado-no-processo-de-ensino-aprendizagem-avalia-especialista/40862/
Trabalho de evento
Classification of H&E images via CNN models with XAI approaches, deepdream representations and multiple classifiers (2023)
Neves, Leandro Alves ; Martinez, João Manuel Cardoso; Longo, Leonardo Henrique da Costa; Roberto, Guilherme Freire ; Tosta, Thaína Aparecida Azevedo ; Faria, Paulo Rogério de ; Loyola, Adriano Mota ; Cardoso, Sérgio Vitorino ; Silva, Adriano Barbosa ; Nascimento, Marcelo Zanchetta do ; Rozendo, Guilherme Botazzo
Source: Proceedings. Conference titles: International Conference on Enterprise Information Systems - ICEIS. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, DIAGNÓSTICO POR IMAGEM, DIAGNÓSTICO POR COMPUTADOR, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, NEOPLASIAS MAMÁRIAS, NEOPLASIAS HEPÁTICAS, NEOPLASIAS DO COLON, NEOPLASIAS RETAIS, ODONTODISPLASIA
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ABNT
NEVES, Leandro Alves et al. Classification of H&E images via CNN models with XAI approaches, deepdream representations and multiple classifiers. 2023, Anais.. Setúbal: SciTePress, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.5220/0011839400003467. Acesso em: 03 nov. 2024.
APA
Neves, L. A., Martinez, J. M. C., Longo, L. H. da C., Roberto, G. F., Tosta, T. A. A., Faria, P. R. de, et al. (2023). Classification of H&E images via CNN models with XAI approaches, deepdream representations and multiple classifiers. In Proceedings. Setúbal: SciTePress. doi:10.5220/0011839400003467
NLM
Neves LA, Martinez JMC, Longo LH da C, Roberto GF, Tosta TAA, Faria PR de, Loyola AM, Cardoso SV, Silva AB, Nascimento MZ do, Rozendo GB. Classification of H&E images via CNN models with XAI approaches, deepdream representations and multiple classifiers [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.5220/0011839400003467
Vancouver
Neves LA, Martinez JMC, Longo LH da C, Roberto GF, Tosta TAA, Faria PR de, Loyola AM, Cardoso SV, Silva AB, Nascimento MZ do, Rozendo GB. Classification of H&E images via CNN models with XAI approaches, deepdream representations and multiple classifiers [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.5220/0011839400003467
Trabalho de evento
TransGNN: a transductive graph neural network with graph dynamic embedding (2023)
Anghinoni, Leandro ; Yu-Tao, Zhu; Donghong, Ji; Liang, Zhao
Source: Proceedings. Conference titles: International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN. Unidades: FFCLRP, ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS
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ABNT
ANGHINONI, Leandro et al. TransGNN: a transductive graph neural network with graph dynamic embedding. 2023, Anais.. Piscataway: IEEE, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191134. Acesso em: 03 nov. 2024.
APA
Anghinoni, L., Yu-Tao, Z., Donghong, J., & Liang, Z. (2023). TransGNN: a transductive graph neural network with graph dynamic embedding. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/IJCNN54540.2023.10191134
NLM
Anghinoni L, Yu-Tao Z, Donghong J, Liang Z. TransGNN: a transductive graph neural network with graph dynamic embedding [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191134
Vancouver
Anghinoni L, Yu-Tao Z, Donghong J, Liang Z. TransGNN: a transductive graph neural network with graph dynamic embedding [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191134
Dissertação (Mestrado)
An application of graph neural networks on topic modelling with bi-partite graphs (2023)
Oliveira, Bruno Fernandes Bessa de; Lopes, Alneu de Andrade (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, GRAFOS ALEATÓRIOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
OLIVEIRA, Bruno Fernandes Bessa de. An application of graph neural networks on topic modelling with bi-partite graphs. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-03012024-174804/. Acesso em: 03 nov. 2024.
APA
Oliveira, B. F. B. de. (2023). An application of graph neural networks on topic modelling with bi-partite graphs (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-03012024-174804/
NLM
Oliveira BFB de. An application of graph neural networks on topic modelling with bi-partite graphs [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-03012024-174804/
Vancouver
Oliveira BFB de. An application of graph neural networks on topic modelling with bi-partite graphs [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-03012024-174804/
Trabalho de evento
Bearing failure prognostics using recurrent neural networks: a spectral data based architecture (2023)
Cosin, Renato ; Ribeiro, Leo Sampaio Ferraz ; Branco, Kalinka Regina Lucas Jaquie Castelo
Source: Proceedings. Conference titles: Conference on Graphics, Patterns and Images - SIBGRAPI. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZAGEM PROFUNDA, REDES NEURAIS, ROLAMENTOS, MANUTENÇÃO PREDITIVA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
COSIN, Renato e RIBEIRO, Leo Sampaio Ferraz e BRANCO, Kalinka Regina Lucas Jaquie Castelo. Bearing failure prognostics using recurrent neural networks: a spectral data based architecture. 2023, Anais.. Piscataway: IEEE, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI59091.2023.10347179. Acesso em: 03 nov. 2024.
APA
Cosin, R., Ribeiro, L. S. F., & Branco, K. R. L. J. C. (2023). Bearing failure prognostics using recurrent neural networks: a spectral data based architecture. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/SIBGRAPI59091.2023.10347179
NLM
Cosin R, Ribeiro LSF, Branco KRLJC. Bearing failure prognostics using recurrent neural networks: a spectral data based architecture [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI59091.2023.10347179
Vancouver
Cosin R, Ribeiro LSF, Branco KRLJC. Bearing failure prognostics using recurrent neural networks: a spectral data based architecture [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1109/SIBGRAPI59091.2023.10347179
Artigo de periodico
Aquisição de sinais de eletromiografia com DSP e classificação de movimentos da mão (2023)
Scalassara, Paulo Rogério ; Araujo, Rafael Martinelli de ; Schiaber, Pamela de Souza ; Endo, Wagner ; Spatti, Danilo Hernane
Source: Anais. Conference titles: Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais. Unidade: ICMC
Subjects: ELETROMIOGRAFIA, ROBÓTICA, MÃO, MOVIMENTO (FISIOLOGIA), REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SCALASSARA, Paulo Rogério et al. Aquisição de sinais de eletromiografia com DSP e classificação de movimentos da mão. Anais, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.14209/sbrt.2023.1570908382. Acesso em: 03 nov. 2024.
APA
Scalassara, P. R., Araujo, R. M. de, Schiaber, P. de S., Endo, W., & Spatti, D. H. (2023). Aquisição de sinais de eletromiografia com DSP e classificação de movimentos da mão. Anais. doi:10.14209/sbrt.2023.1570908382
NLM
Scalassara PR, Araujo RM de, Schiaber P de S, Endo W, Spatti DH. Aquisição de sinais de eletromiografia com DSP e classificação de movimentos da mão [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.14209/sbrt.2023.1570908382
Vancouver
Scalassara PR, Araujo RM de, Schiaber P de S, Endo W, Spatti DH. Aquisição de sinais de eletromiografia com DSP e classificação de movimentos da mão [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.14209/sbrt.2023.1570908382
Artigo de periodico
Incorporating hand-crafted features into deep learning models for motor imagery EEG-based classification (2023)
Bustios, Paul ; Rosa, João Luís Garcia
Source: Applied Intelligence. Unidade: ICMC
Subjects: REDES NEURAIS, APRENDIZAGEM PROFUNDA, ELETROENCEFALOGRAFIA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BUSTIOS, Paul e ROSA, João Luís Garcia. Incorporating hand-crafted features into deep learning models for motor imagery EEG-based classification. Applied Intelligence, v. 53, n. 24, p. 30133-30147, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10489-023-05134-x. Acesso em: 03 nov. 2024.
APA
Bustios, P., & Rosa, J. L. G. (2023). Incorporating hand-crafted features into deep learning models for motor imagery EEG-based classification. Applied Intelligence, 53( 24), 30133-30147. doi:10.1007/s10489-023-05134-x
NLM
Bustios P, Rosa JLG. Incorporating hand-crafted features into deep learning models for motor imagery EEG-based classification [Internet]. Applied Intelligence. 2023 ; 53( 24): 30133-30147.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10489-023-05134-x
Vancouver
Bustios P, Rosa JLG. Incorporating hand-crafted features into deep learning models for motor imagery EEG-based classification [Internet]. Applied Intelligence. 2023 ; 53( 24): 30133-30147.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10489-023-05134-x
Trabalho de evento-resumo
Ensemble de modelos de transferência de aprendizado: uma nova abordagem para detecção de câncer de mama (2023)
Moraes neto, Fernando Humberto de Almeida ; Suzuki, Adriano Kamimura ; Louzada, Francisco ; Rocha, Ricardo
Source: Livro de Resumos. Conference titles: Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria - RBras. Unidades: ICMC, INTER: ICMC -UFSCAR
Subjects: ANÁLISE DE DADOS, REGISTROS MÉDICOS, REDES NEURAIS, NEOPLASIAS MAMÁRIAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MORAES NETO, Fernando Humberto de Almeida et al. Ensemble de modelos de transferência de aprendizado: uma nova abordagem para detecção de câncer de mama. 2023, Anais.. Londrina: Universidade Estadual de Londrina, 2023. Disponível em: https://lookerstudio.google.com/reporting/f9228c96-529e-44e6-8f85-373fc3e2539a/page/BYq4C. Acesso em: 03 nov. 2024.
APA
Moraes neto, F. H. de A., Suzuki, A. K., Louzada, F., & Rocha, R. (2023). Ensemble de modelos de transferência de aprendizado: uma nova abordagem para detecção de câncer de mama. In Livro de Resumos. Londrina: Universidade Estadual de Londrina. Recuperado de https://lookerstudio.google.com/reporting/f9228c96-529e-44e6-8f85-373fc3e2539a/page/BYq4C
NLM
Moraes neto FH de A, Suzuki AK, Louzada F, Rocha R. Ensemble de modelos de transferência de aprendizado: uma nova abordagem para detecção de câncer de mama [Internet]. Livro de Resumos. 2023 ;[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://lookerstudio.google.com/reporting/f9228c96-529e-44e6-8f85-373fc3e2539a/page/BYq4C
Vancouver
Moraes neto FH de A, Suzuki AK, Louzada F, Rocha R. Ensemble de modelos de transferência de aprendizado: uma nova abordagem para detecção de câncer de mama [Internet]. Livro de Resumos. 2023 ;[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://lookerstudio.google.com/reporting/f9228c96-529e-44e6-8f85-373fc3e2539a/page/BYq4C
Trabalho de evento
On the use of early fusion operators on heterogeneous graph neural networks for one-class learning (2023)
Gôlo, Marcos Paulo Silva ; Moraes Junior, Marcelo Isaias de ; Goularte, Rudinei ; Marcacini, Ricardo Marcondes
Source: Proceedings. Conference titles: Brazilian Symposium on Multimedia and the Web - WebMedia. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, MULTIMÍDIA INTERATIVA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
GÔLO, Marcos Paulo Silva et al. On the use of early fusion operators on heterogeneous graph neural networks for one-class learning. 2023, Anais.. New York: ACM, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3617023.3617041. Acesso em: 03 nov. 2024.
APA
Gôlo, M. P. S., Moraes Junior, M. I. de, Goularte, R., & Marcacini, R. M. (2023). On the use of early fusion operators on heterogeneous graph neural networks for one-class learning. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/3617023.3617041
NLM
Gôlo MPS, Moraes Junior MI de, Goularte R, Marcacini RM. On the use of early fusion operators on heterogeneous graph neural networks for one-class learning [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3617023.3617041
Vancouver
Gôlo MPS, Moraes Junior MI de, Goularte R, Marcacini RM. On the use of early fusion operators on heterogeneous graph neural networks for one-class learning [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3617023.3617041
Artigo de periodico
Structure and function in artificial, zebrafish and human neural networks (2023)
Ji, Peng ; Wang, Yufan ; Peron, Thomas ; Li, Chunhe; Nagler, Jan ; Du, Jiulin
Source: Physics of Life Reviews. Unidade: ICMC
Subjects: NEUROCIÊNCIAS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
JI, Peng et al. Structure and function in artificial, zebrafish and human neural networks. Physics of Life Reviews, v. 45, p. 74-111, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.plrev.2023.04.004. Acesso em: 03 nov. 2024.
APA
Ji, P., Wang, Y., Peron, T., Li, C., Nagler, J., & Du, J. (2023). Structure and function in artificial, zebrafish and human neural networks. Physics of Life Reviews, 45, 74-111. doi:10.1016/j.plrev.2023.04.004
NLM
Ji P, Wang Y, Peron T, Li C, Nagler J, Du J. Structure and function in artificial, zebrafish and human neural networks [Internet]. Physics of Life Reviews. 2023 ; 45 74-111.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.plrev.2023.04.004
Vancouver
Ji P, Wang Y, Peron T, Li C, Nagler J, Du J. Structure and function in artificial, zebrafish and human neural networks [Internet]. Physics of Life Reviews. 2023 ; 45 74-111.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.plrev.2023.04.004
Artigo de periodico
Deep4Fusion: a Deep FORage Fusion framework for high-throughput phenotyping for green and dry matter yield traits (2023)
Rodrigues, Lucas de Souza; Caixeta Filho, Edmar; Sakiyama, Kenzo ; Santos, Mateus Figueiredo; Jank, Liana ; Carromeu, Camilo ; Silveira, Eloise; Matsubara, Edson Takashi ; Marcato Júnior, José ; Gonçalves, Wesley Nunes
Source: Computers and Electronics in Agriculture. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RODRIGUES, Lucas de Souza et al. Deep4Fusion: a Deep FORage Fusion framework for high-throughput phenotyping for green and dry matter yield traits. Computers and Electronics in Agriculture, v. 211, p. 1-14, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.compag.2023.107957. Acesso em: 03 nov. 2024.
APA
Rodrigues, L. de S., Caixeta Filho, E., Sakiyama, K., Santos, M. F., Jank, L., Carromeu, C., et al. (2023). Deep4Fusion: a Deep FORage Fusion framework for high-throughput phenotyping for green and dry matter yield traits. Computers and Electronics in Agriculture, 211, 1-14. doi:10.1016/j.compag.2023.107957
NLM
Rodrigues L de S, Caixeta Filho E, Sakiyama K, Santos MF, Jank L, Carromeu C, Silveira E, Matsubara ET, Marcato Júnior J, Gonçalves WN. Deep4Fusion: a Deep FORage Fusion framework for high-throughput phenotyping for green and dry matter yield traits [Internet]. Computers and Electronics in Agriculture. 2023 ; 211 1-14.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.compag.2023.107957
Vancouver
Rodrigues L de S, Caixeta Filho E, Sakiyama K, Santos MF, Jank L, Carromeu C, Silveira E, Matsubara ET, Marcato Júnior J, Gonçalves WN. Deep4Fusion: a Deep FORage Fusion framework for high-throughput phenotyping for green and dry matter yield traits [Internet]. Computers and Electronics in Agriculture. 2023 ; 211 1-14.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.compag.2023.107957
Artigo de periodico
A hybrid machine learning model for in-process estimation of printing distance in laser Directed Energy Deposition (2023)
Ribeiro, Kandice Suane Barros ; Nuñez, Henrique Hiram Libutti; Venter, Giuliana Sardi ; Doude, Haley R ; Coelho, Reginaldo Teixeira
Source: International Journal of Advanced Manufacturing Technology. Unidades: EESC, ICMC
Subjects: MANUFATURA ADITIVA, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
RIBEIRO, Kandice Suane Barros et al. A hybrid machine learning model for in-process estimation of printing distance in laser Directed Energy Deposition. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, v. 127, n. 7-8, p. 3183-3194, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00170-023-11582-z. Acesso em: 03 nov. 2024.
APA
Ribeiro, K. S. B., Nuñez, H. H. L., Venter, G. S., Doude, H. R., & Coelho, R. T. (2023). A hybrid machine learning model for in-process estimation of printing distance in laser Directed Energy Deposition. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 127( 7-8), 3183-3194. doi:10.1007/s00170-023-11582-z
NLM
Ribeiro KSB, Nuñez HHL, Venter GS, Doude HR, Coelho RT. A hybrid machine learning model for in-process estimation of printing distance in laser Directed Energy Deposition [Internet]. International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2023 ; 127( 7-8): 3183-3194.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00170-023-11582-z
Vancouver
Ribeiro KSB, Nuñez HHL, Venter GS, Doude HR, Coelho RT. A hybrid machine learning model for in-process estimation of printing distance in laser Directed Energy Deposition [Internet]. International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2023 ; 127( 7-8): 3183-3194.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00170-023-11582-z
Trabalho de evento
On the use of aggregation functions for semi-supervised network embedding (2023)
Moraes Junior, Marcelo Isaias de ; Marcacini, Ricardo Marcondes
Source: Proceedings. Conference titles: International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN. Unidade: ICMC
Subjects: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
MORAES JUNIOR, Marcelo Isaias de e MARCACINI, Ricardo Marcondes. On the use of aggregation functions for semi-supervised network embedding. 2023, Anais.. Piscataway: IEEE, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191468. Acesso em: 03 nov. 2024.
APA
Moraes Junior, M. I. de, & Marcacini, R. M. (2023). On the use of aggregation functions for semi-supervised network embedding. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/IJCNN54540.2023.10191468
NLM
Moraes Junior MI de, Marcacini RM. On the use of aggregation functions for semi-supervised network embedding [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191468
Vancouver
Moraes Junior MI de, Marcacini RM. On the use of aggregation functions for semi-supervised network embedding [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN54540.2023.10191468
Artigo de periodico
Improving the quality assessment of drilled holes in aircraft structures (2023)
Kawano, Frederico Leoni Franco; Toledo, Claudio Fabiano Motta ; Barbosa, Gustavo Franco; Sagawa, Juliana Keiko ; Shiki, Sidney Bruce
Source: International Journal of Advanced Manufacturing. Unidade: ICMC
Subjects: MANUFATURA, INDÚSTRIA 4.0, ESTUDO DE CASO, REDES NEURAIS
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ABNT
KAWANO, Frederico Leoni Franco et al. Improving the quality assessment of drilled holes in aircraft structures. International Journal of Advanced Manufacturing, v. 128, p. 1155-1168, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00170-023-11697-3. Acesso em: 03 nov. 2024.
APA
Kawano, F. L. F., Toledo, C. F. M., Barbosa, G. F., Sagawa, J. K., & Shiki, S. B. (2023). Improving the quality assessment of drilled holes in aircraft structures. International Journal of Advanced Manufacturing, 128, 1155-1168. doi:10.1007/s00170-023-11697-3
NLM
Kawano FLF, Toledo CFM, Barbosa GF, Sagawa JK, Shiki SB. Improving the quality assessment of drilled holes in aircraft structures [Internet]. International Journal of Advanced Manufacturing. 2023 ; 128 1155-1168.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00170-023-11697-3
Vancouver
Kawano FLF, Toledo CFM, Barbosa GF, Sagawa JK, Shiki SB. Improving the quality assessment of drilled holes in aircraft structures [Internet]. International Journal of Advanced Manufacturing. 2023 ; 128 1155-1168.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00170-023-11697-3
Tese (Doutorado)
Structure characterization of complex networks for machine learning (2023)
Anghinoni, Leandro ; Liang, Zhao (Orientador) ; Silva, Israel T. (coorient)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ANGHINONI, Leandro. Structure characterization of complex networks for machine learning. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13092023-143213/. Acesso em: 03 nov. 2024.
APA
Anghinoni, L. (2023). Structure characterization of complex networks for machine learning (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13092023-143213/
NLM
Anghinoni L. Structure characterization of complex networks for machine learning [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13092023-143213/
Vancouver
Anghinoni L. Structure characterization of complex networks for machine learning [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13092023-143213/
Tese (Doutorado)
A Modified Echo State Network Model Using Non-Random Topology (2023)
Arroyo, Diana Carolina Roca ; Liang, Zhao (Orientador) ; Silva, Israel T. (coorient)
Unidade: ICMC
Subjects: REDES NEURAIS, REDES COMPLEXAS, MINERAÇÃO DE DADOS, REGRESSÃO LINEAR
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ARROYO, Diana Carolina Roca. A Modified Echo State Network Model Using Non-Random Topology. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12092023-210015/. Acesso em: 03 nov. 2024.
APA
Arroyo, D. C. R. (2023). A Modified Echo State Network Model Using Non-Random Topology (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12092023-210015/
NLM
Arroyo DCR. A Modified Echo State Network Model Using Non-Random Topology [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12092023-210015/
Vancouver
Arroyo DCR. A Modified Echo State Network Model Using Non-Random Topology [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12092023-210015/

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