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Tese (Doutorado)
Graph Neural Networks contributions and advancements (2024)
Gonçalves, Thales ; Nonato, Luis Gustavo (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, GRAFOS ALEATÓRIOS
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ABNT
GONÇALVES, Thales. Graph Neural Networks contributions and advancements. 2024. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16072024-103201/. Acesso em: 01 nov. 2024.
APA
Gonçalves, T. (2024). Graph Neural Networks contributions and advancements (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16072024-103201/
NLM
Gonçalves T. Graph Neural Networks contributions and advancements [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16072024-103201/
Vancouver
Gonçalves T. Graph Neural Networks contributions and advancements [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16072024-103201/
Trabalho de evento
Exploring neighborhood variancy for rule search optimization in life-like network automata (2024)
Zielinski, Kallil Miguel Caparroz ; Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Ribas, Lucas Correia ; Bruno, Odemir Martinez
Source: Proceedings. Conference titles: International Conference on Pattern Recognition Systems - ICPRS. Unidade: IFSC
Subjects: FÍSICA COMPUTACIONAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES
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ABNT
ZIELINSKI, Kallil Miguel Caparroz et al. Exploring neighborhood variancy for rule search optimization in life-like network automata. 2024, Anais.. Piscataway: Institute of Electrical and Electronic Engineers - IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/ICPRS62101.2024.10677825. Acesso em: 01 nov. 2024.
APA
Zielinski, K. M. C., Scabini, L. F. dos S., Ribas, L. C., & Bruno, O. M. (2024). Exploring neighborhood variancy for rule search optimization in life-like network automata. In Proceedings. Piscataway: Institute of Electrical and Electronic Engineers - IEEE. doi:10.1109/ICPRS62101.2024.10677825
NLM
Zielinski KMC, Scabini LF dos S, Ribas LC, Bruno OM. Exploring neighborhood variancy for rule search optimization in life-like network automata [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICPRS62101.2024.10677825
Vancouver
Zielinski KMC, Scabini LF dos S, Ribas LC, Bruno OM. Exploring neighborhood variancy for rule search optimization in life-like network automata [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICPRS62101.2024.10677825
Artigo de periodico
Utilizing satellite imagery to predict socioeconomic indicators: a study conducted in Brazil (2024)
Silva, João Pedro; Rodrigues Junior, José Fernando
Source: International Journal of Semantic Computing. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZAGEM PROFUNDA, REDES NEURAIS, INDICADORES SOCIOECONÔMICOS, IMAGEAMENTO DE SATÉLITE, SENSORIAMENTO REMOTO
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ABNT
SILVA, João Pedro e RODRIGUES JUNIOR, José Fernando. Utilizing satellite imagery to predict socioeconomic indicators: a study conducted in Brazil. International Journal of Semantic Computing, v. 18, n. 3, p. 329-345, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1142/S1793351X24420017. Acesso em: 01 nov. 2024.
APA
Silva, J. P., & Rodrigues Junior, J. F. (2024). Utilizing satellite imagery to predict socioeconomic indicators: a study conducted in Brazil. International Journal of Semantic Computing, 18( 3), 329-345. doi:10.1142/S1793351X24420017
NLM
Silva JP, Rodrigues Junior JF. Utilizing satellite imagery to predict socioeconomic indicators: a study conducted in Brazil [Internet]. International Journal of Semantic Computing. 2024 ; 18( 3): 329-345.[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1142/S1793351X24420017
Vancouver
Silva JP, Rodrigues Junior JF. Utilizing satellite imagery to predict socioeconomic indicators: a study conducted in Brazil [Internet]. International Journal of Semantic Computing. 2024 ; 18( 3): 329-345.[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1142/S1793351X24420017
Trabalho de evento-resumo
Artificial neural network for predicting nonlinear optical properties of organic molecules (2024)
Inacio, Anna Cristina Cavallari; Mendonça, Cleber Renato ; Misoguti, Lino
Source: Presentation program. Conference titles: Brazil MRS Meeting. Unidade: IFSC
Subjects: ÓPTICA NÃO LINEAR, REDES NEURAIS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, FLUORESCÊNCIA
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ABNT
INACIO, Anna Cristina Cavallari e MENDONÇA, Cleber Renato e MISOGUTI, Lino. Artificial neural network for predicting nonlinear optical properties of organic molecules. 2024, Anais.. Rio de Janeiro: Sociedade Brasileira de Pesquisa em Materiais - SBPMat, 2024. Disponível em: https://www.eventweb.com.br/xxiisbpmat/specific-files/manuscripts/xxiisbpmat/700_1712589626.pdf. Acesso em: 01 nov. 2024.
APA
Inacio, A. C. C., Mendonça, C. R., & Misoguti, L. (2024). Artificial neural network for predicting nonlinear optical properties of organic molecules. In Presentation program. Rio de Janeiro: Sociedade Brasileira de Pesquisa em Materiais - SBPMat. Recuperado de https://www.eventweb.com.br/xxiisbpmat/specific-files/manuscripts/xxiisbpmat/700_1712589626.pdf
NLM
Inacio ACC, Mendonça CR, Misoguti L. Artificial neural network for predicting nonlinear optical properties of organic molecules [Internet]. Presentation program. 2024 ;[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://www.eventweb.com.br/xxiisbpmat/specific-files/manuscripts/xxiisbpmat/700_1712589626.pdf
Vancouver
Inacio ACC, Mendonça CR, Misoguti L. Artificial neural network for predicting nonlinear optical properties of organic molecules [Internet]. Presentation program. 2024 ;[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://www.eventweb.com.br/xxiisbpmat/specific-files/manuscripts/xxiisbpmat/700_1712589626.pdf
Artigo de periodico
On the advances in machine learning and complex network measures to an EEG dataset from DMT experiments (2024)
Alves, Caroline Lourenço ; Ciba, Manuel ; Toutain, Thaise Graziele Lima de ; Porto, Joel Augusto Moura ; Sena, Eduardo Pondé de ; Thielemann, Christiane ; Rodrigues, Francisco
Source: Journal of Physics: Complexity. Unidades: ICMC, IFSC
Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, TOPOLOGIA EM COMPUTAÇÃO, REDES NEURAIS, TEORIA DOS GRAFOS, CÓRTEX CEREBRAL (ANÁLISE), CÉREBRO (ANÁLISE;ESTUDO)
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ABNT
ALVES, Caroline Lourenço et al. On the advances in machine learning and complex network measures to an EEG dataset from DMT experiments. Journal of Physics: Complexity, v. 5, n. Ja 2024, p. 015002-1-015002-23, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1088/2632-072X/ad1c68. Acesso em: 01 nov. 2024.
APA
Alves, C. L., Ciba, M., Toutain, T. G. L. de, Porto, J. A. M., Sena, E. P. de, Thielemann, C., & Rodrigues, F. (2024). On the advances in machine learning and complex network measures to an EEG dataset from DMT experiments. Journal of Physics: Complexity, 5( Ja 2024), 015002-1-015002-23. doi:10.1088/2632-072X/ad1c68
NLM
Alves CL, Ciba M, Toutain TGL de, Porto JAM, Sena EP de, Thielemann C, Rodrigues F. On the advances in machine learning and complex network measures to an EEG dataset from DMT experiments [Internet]. Journal of Physics: Complexity. 2024 ; 5( Ja 2024): 015002-1-015002-23.[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-072X/ad1c68
Vancouver
Alves CL, Ciba M, Toutain TGL de, Porto JAM, Sena EP de, Thielemann C, Rodrigues F. On the advances in machine learning and complex network measures to an EEG dataset from DMT experiments [Internet]. Journal of Physics: Complexity. 2024 ; 5( Ja 2024): 015002-1-015002-23.[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-072X/ad1c68
Artigo de periodico
Unsupervised heterogeneous graph neural networks for one-class tasks: exploring early fusion operators (2024)
Gôlo, Marcos Paulo Silva ; Moraes Junior, Marcelo Isaias de ; Goularte, Rudinei ; Marcacini, Ricardo Marcondes
Source: Journal on Interactive Systems. Unidade: ICMC
Subjects: REDES NEURAIS, TEORIA DOS GRAFOS
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ABNT
GÔLO, Marcos Paulo Silva et al. Unsupervised heterogeneous graph neural networks for one-class tasks: exploring early fusion operators. Journal on Interactive Systems, v. 15, n. 1, p. 517-529, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.5753/jis.2024.4109. Acesso em: 01 nov. 2024.
APA
Gôlo, M. P. S., Moraes Junior, M. I. de, Goularte, R., & Marcacini, R. M. (2024). Unsupervised heterogeneous graph neural networks for one-class tasks: exploring early fusion operators. Journal on Interactive Systems, 15( 1), 517-529. doi:10.5753/jis.2024.4109
NLM
Gôlo MPS, Moraes Junior MI de, Goularte R, Marcacini RM. Unsupervised heterogeneous graph neural networks for one-class tasks: exploring early fusion operators [Internet]. Journal on Interactive Systems. 2024 ; 15( 1): 517-529.[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://doi.org/10.5753/jis.2024.4109
Vancouver
Gôlo MPS, Moraes Junior MI de, Goularte R, Marcacini RM. Unsupervised heterogeneous graph neural networks for one-class tasks: exploring early fusion operators [Internet]. Journal on Interactive Systems. 2024 ; 15( 1): 517-529.[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://doi.org/10.5753/jis.2024.4109
Artigo de periodico
Spiral wave dynamics in a neuronal network model (2024)
Souza, Diogo Leonai M ; Protachevicz, Paulo Ricardo ; Batista, Antonio Marcos ; Caldas, Iberê Luiz
Source: Journal of Physics: Complexity. Unidade: IF
Subjects: REDES NEURAIS, NEUROCIÊNCIAS
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ABNT
SOUZA, Diogo Leonai M et al. Spiral wave dynamics in a neuronal network model. Journal of Physics: Complexity, v. 5, n. 2, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1088/2632-072X/ad42f6. Acesso em: 01 nov. 2024.
APA
Souza, D. L. M., Protachevicz, P. R., Batista, A. M., & Caldas, I. L. (2024). Spiral wave dynamics in a neuronal network model. Journal of Physics: Complexity, 5( 2). doi:10.1088/2632-072X/ad42f6
NLM
Souza DLM, Protachevicz PR, Batista AM, Caldas IL. Spiral wave dynamics in a neuronal network model [Internet]. Journal of Physics: Complexity. 2024 ; 5( 2):[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-072X/ad42f6
Vancouver
Souza DLM, Protachevicz PR, Batista AM, Caldas IL. Spiral wave dynamics in a neuronal network model [Internet]. Journal of Physics: Complexity. 2024 ; 5( 2):[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-072X/ad42f6
Trabalho de evento-anais periodico
Bipartite graph coarsening for text classification using graph neural networks (2024)
Santos, Nícolas Roque dos ; Minatel, Diego ; Valejo, Alan Demetrius Baria ; Lopes, Alneu de Andrade
Source: Lecture Notes in Computer Science. Conference titles: Iberoamerican Congress on Pattern Recognition - CIARP. Unidade: ICMC
Subjects: MINERAÇÃO DE DADOS, REDES NEURAIS
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ABNT
SANTOS, Nícolas Roque dos et al. Bipartite graph coarsening for text classification using graph neural networks. Lecture Notes in Computer Science. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-49018-7_42. Acesso em: 01 nov. 2024. , 2024
APA
Santos, N. R. dos, Minatel, D., Valejo, A. D. B., & Lopes, A. de A. (2024). Bipartite graph coarsening for text classification using graph neural networks. Lecture Notes in Computer Science. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-49018-7_42
NLM
Santos NR dos, Minatel D, Valejo ADB, Lopes A de A. Bipartite graph coarsening for text classification using graph neural networks [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2024 ; 14469 589-604.[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-49018-7_42
Vancouver
Santos NR dos, Minatel D, Valejo ADB, Lopes A de A. Bipartite graph coarsening for text classification using graph neural networks [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2024 ; 14469 589-604.[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-49018-7_42
Tese (Doutorado)
Study of cosmic-ray composition with Imaging Atmospheric Cherenkov Telescopes (2024)
Giler, Andres Gabriel Delgado; Souza, Vitor de (Orientador) ; Peletier, Reynier (Orientador)
Unidade: IFSC
Subjects: ASTROFÍSICA, TELESCÓPIOS, REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
GILER, Andres Gabriel Delgado. Study of cosmic-ray composition with Imaging Atmospheric Cherenkov Telescopes. 2024. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76134/tde-26042024-113543/. Acesso em: 01 nov. 2024.
APA
Giler, A. G. D. (2024). Study of cosmic-ray composition with Imaging Atmospheric Cherenkov Telescopes (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76134/tde-26042024-113543/
NLM
Giler AGD. Study of cosmic-ray composition with Imaging Atmospheric Cherenkov Telescopes [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76134/tde-26042024-113543/
Vancouver
Giler AGD. Study of cosmic-ray composition with Imaging Atmospheric Cherenkov Telescopes [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76134/tde-26042024-113543/
Tese (Doutorado)
Leveraging Modular Architectures and End-to-End Learning for Autonomous Driving in Unmapped Environments (2024)
Rosero, Luis Alberto Rosero ; Osório, Fernando Santos (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: VEÍCULOS AUTÔNOMOS, TRAJETÓRIA, TOMADA DE DECISÃO, PREDIÇÃO, REDES NEURAIS, PERCEPÇÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ROSERO, Luis Alberto Rosero. Leveraging Modular Architectures and End-to-End Learning for Autonomous Driving in Unmapped Environments. 2024. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-09082024-163642/. Acesso em: 01 nov. 2024.
APA
Rosero, L. A. R. (2024). Leveraging Modular Architectures and End-to-End Learning for Autonomous Driving in Unmapped Environments (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-09082024-163642/
NLM
Rosero LAR. Leveraging Modular Architectures and End-to-End Learning for Autonomous Driving in Unmapped Environments [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-09082024-163642/
Vancouver
Rosero LAR. Leveraging Modular Architectures and End-to-End Learning for Autonomous Driving in Unmapped Environments [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-09082024-163642/
Artigo de periodico
Toward machine-learning-accelerated design of all-dielectric magnetophotonic nanostructures (2024)
Carvalho, William Orivaldo Faria ; Taier Filho, Marcio Tulio Aiex; Oliveira Junior, Osvaldo Novais de ; Mejía-Salazar, Jorge Ricardo ; Figueiredo, Felipe Augusto Pereira de
Source: ACS Applied Materials and Interfaces. Unidade: IFSC
Subjects: MATERIAIS NANOESTRUTURADOS, MAGNETISMO, REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CARVALHO, William Orivaldo Faria et al. Toward machine-learning-accelerated design of all-dielectric magnetophotonic nanostructures. ACS Applied Materials and Interfaces, v. 16, n. 32, p. 42828-42834 + supporting information, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1021/acsami.4c06740. Acesso em: 01 nov. 2024.
APA
Carvalho, W. O. F., Taier Filho, M. T. A., Oliveira Junior, O. N. de, Mejía-Salazar, J. R., & Figueiredo, F. A. P. de. (2024). Toward machine-learning-accelerated design of all-dielectric magnetophotonic nanostructures. ACS Applied Materials and Interfaces, 16( 32), 42828-42834 + supporting information. doi:10.1021/acsami.4c06740
NLM
Carvalho WOF, Taier Filho MTA, Oliveira Junior ON de, Mejía-Salazar JR, Figueiredo FAP de. Toward machine-learning-accelerated design of all-dielectric magnetophotonic nanostructures [Internet]. ACS Applied Materials and Interfaces. 2024 ; 16( 32): 42828-42834 + supporting information.[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acsami.4c06740
Vancouver
Carvalho WOF, Taier Filho MTA, Oliveira Junior ON de, Mejía-Salazar JR, Figueiredo FAP de. Toward machine-learning-accelerated design of all-dielectric magnetophotonic nanostructures [Internet]. ACS Applied Materials and Interfaces. 2024 ; 16( 32): 42828-42834 + supporting information.[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acsami.4c06740
Artigo de periodico
A deep learning workflow enhanced with optical flow fields for flood risk estimation (2024)
Ranieri, Caetano Mazzoni ; Souza, Thais Luiza Donega e ; Nishijima, Marislei ; Krishnamachari, Bhaskar ; Ueyama, Jó
Source: Applied Intelligence. Unidades: ICMC, IRI, EACH
Subjects: ENCHENTES URBANAS, APRENDIZAGEM PROFUNDA, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, VISÃO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RANIERI, Caetano Mazzoni et al. A deep learning workflow enhanced with optical flow fields for flood risk estimation. Applied Intelligence, v. 54, p. 5536-5557, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10489-024-05466-2. Acesso em: 01 nov. 2024.
APA
Ranieri, C. M., Souza, T. L. D. e, Nishijima, M., Krishnamachari, B., & Ueyama, J. (2024). A deep learning workflow enhanced with optical flow fields for flood risk estimation. Applied Intelligence, 54, 5536-5557. doi:10.1007/s10489-024-05466-2
NLM
Ranieri CM, Souza TLD e, Nishijima M, Krishnamachari B, Ueyama J. A deep learning workflow enhanced with optical flow fields for flood risk estimation [Internet]. Applied Intelligence. 2024 ; 54 5536-5557.[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10489-024-05466-2
Vancouver
Ranieri CM, Souza TLD e, Nishijima M, Krishnamachari B, Ueyama J. A deep learning workflow enhanced with optical flow fields for flood risk estimation [Internet]. Applied Intelligence. 2024 ; 54 5536-5557.[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10489-024-05466-2
Dissertação (Mestrado)
A neural network-aided microwave sensing approach for qualitative and quantitative analysis of adulteration in extra virgin olive oil (2024)
Alarcon, Júlio Cesar Picolo; Borges, Ben-Hur Viana (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: REDES NEURAIS, ESPECTROSCOPIA, DIELÉTRICOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, TECNOLOGIA DE MICRO-ONDAS, AZEITE
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ALARCON, Júlio Cesar Picolo. A neural network-aided microwave sensing approach for qualitative and quantitative analysis of adulteration in extra virgin olive oil. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18155/tde-09092024-101534/. Acesso em: 01 nov. 2024.
APA
Alarcon, J. C. P. (2024). A neural network-aided microwave sensing approach for qualitative and quantitative analysis of adulteration in extra virgin olive oil (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18155/tde-09092024-101534/
NLM
Alarcon JCP. A neural network-aided microwave sensing approach for qualitative and quantitative analysis of adulteration in extra virgin olive oil [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18155/tde-09092024-101534/
Vancouver
Alarcon JCP. A neural network-aided microwave sensing approach for qualitative and quantitative analysis of adulteration in extra virgin olive oil [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18155/tde-09092024-101534/
Dissertação (Mestrado)
Ocean current estimation for a Turret-Moored FPSO using neural networks (2024)
Dias, Pedro Felipe Lavra; Tannuri, Eduardo Aoun (Orientador) ; Costa, Anna Helena Reali (coorient)
Unidade: EP
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CORRENTES OCEÂNICAS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
DIAS, Pedro Felipe Lavra. Ocean current estimation for a Turret-Moored FPSO using neural networks. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-20082024-113409/pt-br.php. Acesso em: 01 nov. 2024.
APA
Dias, P. F. L. (2024). Ocean current estimation for a Turret-Moored FPSO using neural networks (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-20082024-113409/pt-br.php
NLM
Dias PFL. Ocean current estimation for a Turret-Moored FPSO using neural networks [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-20082024-113409/pt-br.php
Vancouver
Dias PFL. Ocean current estimation for a Turret-Moored FPSO using neural networks [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-20082024-113409/pt-br.php
Tese (Doutorado)
Bayesian network quantization method and structural learning (2024)
Ribeiro, Rafael Rodrigues Mendes; Maciel, Carlos Dias (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: ALGORITMOS, REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INFERÊNCIA BAYESIANA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RIBEIRO, Rafael Rodrigues Mendes. Bayesian network quantization method and structural learning. 2024. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-08032024-101119/. Acesso em: 01 nov. 2024.
APA
Ribeiro, R. R. M. (2024). Bayesian network quantization method and structural learning (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-08032024-101119/
NLM
Ribeiro RRM. Bayesian network quantization method and structural learning [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-08032024-101119/
Vancouver
Ribeiro RRM. Bayesian network quantization method and structural learning [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-08032024-101119/
Trabalho de evento
An algorithm to train unrestricted sequential discrete morphological neural networks (2024)
Marcondes, Diego ; Feldman, Mariana de Sousa ; Barrera, Junior
Source: Proceedings. Conference titles: International Conference on Discrete Geometry and Mathematical Morphology - DGMM. Unidade: IME
Subjects: PROCESSAMENTO DE IMAGENS, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MARCONDES, Diego e FELDMAN, Mariana de Sousa e BARRERA, Junior. An algorithm to train unrestricted sequential discrete morphological neural networks. 2024, Anais.. Cham: Springer, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-57793-2_14. Acesso em: 01 nov. 2024.
APA
Marcondes, D., Feldman, M. de S., & Barrera, J. (2024). An algorithm to train unrestricted sequential discrete morphological neural networks. In Proceedings. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-57793-2_14
NLM
Marcondes D, Feldman M de S, Barrera J. An algorithm to train unrestricted sequential discrete morphological neural networks [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-57793-2_14
Vancouver
Marcondes D, Feldman M de S, Barrera J. An algorithm to train unrestricted sequential discrete morphological neural networks [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-57793-2_14
Trabalho de evento
Modelling graph neural network by aggregating the activation maps of self-organizing map (2024)
Martins, Luan Vinicius de Carvalho ; Donghong, Ji; Liang, Zhao
Source: Proceedings. Conference titles: International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN. Unidades: FFCLRP, ICMC
Subjects: REDES NEURAIS, TEORIA DOS GRAFOS
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ABNT
MARTINS, Luan Vinicius de Carvalho e DONGHONG, Ji e LIANG, Zhao. Modelling graph neural network by aggregating the activation maps of self-organizing map. 2024, Anais.. Piscataway: IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN60899.2024.10650514. Acesso em: 01 nov. 2024.
APA
Martins, L. V. de C., Donghong, J., & Liang, Z. (2024). Modelling graph neural network by aggregating the activation maps of self-organizing map. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/IJCNN60899.2024.10650514
NLM
Martins LV de C, Donghong J, Liang Z. Modelling graph neural network by aggregating the activation maps of self-organizing map [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN60899.2024.10650514
Vancouver
Martins LV de C, Donghong J, Liang Z. Modelling graph neural network by aggregating the activation maps of self-organizing map [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN60899.2024.10650514
Artigo de periodico
Color-texture classification based on spatio-spectral complex network representations (2024)
Ribas, Lucas Correia ; Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Condori, Rayner Harold Montes ; Bruno, Odemir Martinez
Source: Physica A. Unidades: IFSC, ICMC
Subjects: REDES NEURAIS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, APRENDIZAGEM PROFUNDA, REDES COMPLEXAS, TEXTURA
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ABNT
RIBAS, Lucas Correia et al. Color-texture classification based on spatio-spectral complex network representations. Physica A, v. 635, p. 129518-1-129518-15, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.physa.2024.129518. Acesso em: 01 nov. 2024.
APA
Ribas, L. C., Scabini, L. F. dos S., Condori, R. H. M., & Bruno, O. M. (2024). Color-texture classification based on spatio-spectral complex network representations. Physica A, 635, 129518-1-129518-15. doi:10.1016/j.physa.2024.129518
NLM
Ribas LC, Scabini LF dos S, Condori RHM, Bruno OM. Color-texture classification based on spatio-spectral complex network representations [Internet]. Physica A. 2024 ; 635 129518-1-129518-15.[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2024.129518
Vancouver
Ribas LC, Scabini LF dos S, Condori RHM, Bruno OM. Color-texture classification based on spatio-spectral complex network representations [Internet]. Physica A. 2024 ; 635 129518-1-129518-15.[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2024.129518
Trabalho de evento
Machine learning techniques for improving multiclass anomaly detection on conveyor belts (2024)
Matos, Saulo Neves ; Coletti, Otavio Ferracioli ; Zimmer, Rafael; Ugucioni Filho, Fernando; Carvalho, Ricardo C. C. L. de; Silva, Victor Rodrigues da; Franco, Jorge Luiz; Pinto, Thomas Vargas Barsante e ; Barros, Luiz Guilherme Dias de ; Ranieri, Caetano Mazzoni ; Lopes, Bruno Eduardo; Silva, Diego Furtado ; Ueyama, Jó ; Pessin, Gustavo
Source: Proceedings. Conference titles: IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference - I2MTC. Unidades: ICMC, EESC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, MANUTENÇÃO PREDITIVA, TRANSPORTADORES DE CORREIA
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ABNT
MATOS, Saulo Neves et al. Machine learning techniques for improving multiclass anomaly detection on conveyor belts. 2024, Anais.. Piscataway: IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/I2MTC60896.2024.10561167. Acesso em: 01 nov. 2024.
APA
Matos, S. N., Coletti, O. F., Zimmer, R., Ugucioni Filho, F., Carvalho, R. C. C. L. de, Silva, V. R. da, et al. (2024). Machine learning techniques for improving multiclass anomaly detection on conveyor belts. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/I2MTC60896.2024.10561167
NLM
Matos SN, Coletti OF, Zimmer R, Ugucioni Filho F, Carvalho RCCL de, Silva VR da, Franco JL, Pinto TVB e, Barros LGD de, Ranieri CM, Lopes BE, Silva DF, Ueyama J, Pessin G. Machine learning techniques for improving multiclass anomaly detection on conveyor belts [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/I2MTC60896.2024.10561167
Vancouver
Matos SN, Coletti OF, Zimmer R, Ugucioni Filho F, Carvalho RCCL de, Silva VR da, Franco JL, Pinto TVB e, Barros LGD de, Ranieri CM, Lopes BE, Silva DF, Ueyama J, Pessin G. Machine learning techniques for improving multiclass anomaly detection on conveyor belts [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/I2MTC60896.2024.10561167
Artigo de periodico
Serotonergic neuromodulation of synaptic plasticity (2024)
Higa, Guilherme Shigueto Vilar ; Viana, Felipe José Costa ; Oliveira, José Francis de ; Cruvinel, Emily ; Franchin, Thainá Soares ; Marcourakis, Tania ; Ulrich, Henning ; De Pasquale, Roberto
Source: Neuropharmacology. Unidades: FCF, IQ, ICB
Subjects: REDES NEURAIS, MEMÓRIA, PLASTICIDADE NEURONAL, SINAPSE, SEROTONINA, COGNIÇÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
HIGA, Guilherme Shigueto Vilar et al. Serotonergic neuromodulation of synaptic plasticity. Neuropharmacology, v. 257, p. 1-35 art. 110036, 2024Tradução . . Disponível em: https://dx.doi.org/10.1016/j.neuropharm.2024.110036. Acesso em: 01 nov. 2024.
APA
Higa, G. S. V., Viana, F. J. C., Oliveira, J. F. de, Cruvinel, E., Franchin, T. S., Marcourakis, T., et al. (2024). Serotonergic neuromodulation of synaptic plasticity. Neuropharmacology, 257, 1-35 art. 110036. doi:10.1016/j.neuropharm.2024.110036
NLM
Higa GSV, Viana FJC, Oliveira JF de, Cruvinel E, Franchin TS, Marcourakis T, Ulrich H, De Pasquale R. Serotonergic neuromodulation of synaptic plasticity [Internet]. Neuropharmacology. 2024 ; 257 1-35 art. 110036.[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://dx.doi.org/10.1016/j.neuropharm.2024.110036
Vancouver
Higa GSV, Viana FJC, Oliveira JF de, Cruvinel E, Franchin TS, Marcourakis T, Ulrich H, De Pasquale R. Serotonergic neuromodulation of synaptic plasticity [Internet]. Neuropharmacology. 2024 ; 257 1-35 art. 110036.[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://dx.doi.org/10.1016/j.neuropharm.2024.110036

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