Nogueira, Victor Henrique Rabesquine 
; Sharma, Rishabh; Keiser, Michael; Guido, Rafael Victorio Carvalho
Source: Livro de Resumos. Conference titles: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidade: IFSC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, MOLÉCULA
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ABNT
NOGUEIRA, Victor Henrique Rabesquine et al. Deep variational anomaly generation: an approach to testing molecular representation robustness. 2023, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2023. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/0436dbdf-b7d8-448f-b810-c9b9af2fa864/3179597.pdf. Acesso em: 02 out. 2024.APA
Nogueira, V. H. R., Sharma, R., Keiser, M., & Guido, R. V. C. (2023). Deep variational anomaly generation: an approach to testing molecular representation robustness. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/0436dbdf-b7d8-448f-b810-c9b9af2fa864/3179597.pdfNLM
Nogueira VHR, Sharma R, Keiser M, Guido RVC. Deep variational anomaly generation: an approach to testing molecular representation robustness [Internet]. Livro de Resumos. 2023 ;[citado 2024 out. 02 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/0436dbdf-b7d8-448f-b810-c9b9af2fa864/3179597.pdfVancouver
Nogueira VHR, Sharma R, Keiser M, Guido RVC. Deep variational anomaly generation: an approach to testing molecular representation robustness [Internet]. Livro de Resumos. 2023 ;[citado 2024 out. 02 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/0436dbdf-b7d8-448f-b810-c9b9af2fa864/3179597.pdf
