ReP USP - Resultado da busca

Trabalho de evento
Specifying preferences over policies using branching time temporal logic (2023)
Machado, Warlles Carlos Costa; Santos, Viviane Bonadia dos ; Barros, Leliane Nunes de ; Menezes, Maria Viviane de
Source: Proceedings. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - (BRACIS). Unidade: IME
Assunto: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MACHADO, Warlles Carlos Costa et al. Specifying preferences over policies using branching time temporal logic. 2023, Anais.. Cham: Springer, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-45368-7_9. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Machado, W. C. C., Santos, V. B. dos, Barros, L. N. de, & Menezes, M. V. de. (2023). Specifying preferences over policies using branching time temporal logic. In Proceedings. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-45368-7_9
NLM
Machado WCC, Santos VB dos, Barros LN de, Menezes MV de. Specifying preferences over policies using branching time temporal logic [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-45368-7_9
Vancouver
Machado WCC, Santos VB dos, Barros LN de, Menezes MV de. Specifying preferences over policies using branching time temporal logic [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-45368-7_9
Trabalho de evento
Symbolic FOND planning for temporally extended goals (2022)
Santos, Viviane Bonadia dos ; Barros, Leliane Nunes de ; Pereira, Silvio do Lago; Menezes, Maria Viviane de
Source: Workshop. Conference titles: International Conference on Automated Planning and Scheduling - ICAPS. Unidade: IME
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SANTOS, Viviane Bonadia dos et al. Symbolic FOND planning for temporally extended goals. 2022, Anais.. Singapore: Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo, 2022. Disponível em: http://icaps22.icaps-conference.org/workshops/KEPS/KEPS-22_paper_4759.pdf. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Santos, V. B. dos, Barros, L. N. de, Pereira, S. do L., & Menezes, M. V. de. (2022). Symbolic FOND planning for temporally extended goals. In Workshop. Singapore: Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo. Recuperado de http://icaps22.icaps-conference.org/workshops/KEPS/KEPS-22_paper_4759.pdf
NLM
Santos VB dos, Barros LN de, Pereira S do L, Menezes MV de. Symbolic FOND planning for temporally extended goals [Internet]. Workshop. 2022 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: http://icaps22.icaps-conference.org/workshops/KEPS/KEPS-22_paper_4759.pdf
Vancouver
Santos VB dos, Barros LN de, Pereira S do L, Menezes MV de. Symbolic FOND planning for temporally extended goals [Internet]. Workshop. 2022 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: http://icaps22.icaps-conference.org/workshops/KEPS/KEPS-22_paper_4759.pdf
Trabalho de evento-anais periodico
Políticas aproximadas e parciais sensíveis a risco para o controle da propagação de doenças infecciosas (2022)
Pastor, Henrique Dias; Delgado, Karina Valdivia ; Silva, Valdinei Freire da ; Barros, Leliane Nunes de
Source: Proceedings of the 19th National Meeting of Artificial and Computational Intelligence. Conference titles: National Meeting of Artificial and Computational Intelligence. Unidades: EACH, IME
Subjects: RISCO, PROCESSOS DE MARKOV, MODELOS EPIDEMIOLOGICOS, POLÍTICA DE SAÚDE, VACINAÇÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PASTOR, Henrique Dias et al. Políticas aproximadas e parciais sensíveis a risco para o controle da propagação de doenças infecciosas. Proceedings of the 19th National Meeting of Artificial and Computational Intelligence. Porto Alegre, RS: Sociedade Brasileira de Computação. Disponível em: https://doi.org/10.5753/eniac.2022.227062. Acesso em: 05 nov. 2024. , 2022
APA
Pastor, H. D., Delgado, K. V., Silva, V. F. da, & Barros, L. N. de. (2022). Políticas aproximadas e parciais sensíveis a risco para o controle da propagação de doenças infecciosas. Proceedings of the 19th National Meeting of Artificial and Computational Intelligence. Porto Alegre, RS: Sociedade Brasileira de Computação. doi:10.5753/eniac.2022.227062
NLM
Pastor HD, Delgado KV, Silva VF da, Barros LN de. Políticas aproximadas e parciais sensíveis a risco para o controle da propagação de doenças infecciosas [Internet]. Proceedings of the 19th National Meeting of Artificial and Computational Intelligence. 2022 ; 210-221.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2022.227062
Vancouver
Pastor HD, Delgado KV, Silva VF da, Barros LN de. Políticas aproximadas e parciais sensíveis a risco para o controle da propagação de doenças infecciosas [Internet]. Proceedings of the 19th National Meeting of Artificial and Computational Intelligence. 2022 ; 210-221.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2022.227062
Trabalho de evento
Differentiable planning with indefinite horizon (2022)
Dias, Daniel Baptista; Barros, Leliane Nunes de ; Delgado, Karina Valdivia ; Mauá, Denis Deratani
Source: Anais. Conference titles: Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning - KDMiLe. Unidades: IME, EACH
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSOS DE MARKOV, METODOLOGIA E TÉCNICAS DE COMPUTAÇÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
DIAS, Daniel Baptista et al. Differentiable planning with indefinite horizon. 2022, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.5753/kdmile.2022.227974. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Dias, D. B., Barros, L. N. de, Delgado, K. V., & Mauá, D. D. (2022). Differentiable planning with indefinite horizon. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/kdmile.2022.227974
NLM
Dias DB, Barros LN de, Delgado KV, Mauá DD. Differentiable planning with indefinite horizon [Internet]. Anais. 2022 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.5753/kdmile.2022.227974
Vancouver
Dias DB, Barros LN de, Delgado KV, Mauá DD. Differentiable planning with indefinite horizon [Internet]. Anais. 2022 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.5753/kdmile.2022.227974
Trabalho de evento
Exploration versus exploitation in model-based reinforcement learning: an empirical study (2022)
Lovatto, Ângelo Gregório ; Barros, Leliane Nunes de ; Mauá, Denis Deratani
Source: Proceedings. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidade: IME
Assunto: CONTROLE ÓTIMO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LOVATTO, Ângelo Gregório e BARROS, Leliane Nunes de e MAUÁ, Denis Deratani. Exploration versus exploitation in model-based reinforcement learning: an empirical study. 2022, Anais.. Cham: Springer, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-21689-3_3. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Lovatto, Â. G., Barros, L. N. de, & Mauá, D. D. (2022). Exploration versus exploitation in model-based reinforcement learning: an empirical study. In Proceedings. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-21689-3_3
NLM
Lovatto ÂG, Barros LN de, Mauá DD. Exploration versus exploitation in model-based reinforcement learning: an empirical study [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-21689-3_3
Vancouver
Lovatto ÂG, Barros LN de, Mauá DD. Exploration versus exploitation in model-based reinforcement learning: an empirical study [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-21689-3_3
Monografia/livro-revisao tecnica
Inteligência artificial: uma abordagem moderna. [Revisão Técnica] (2022)
Silva, Flávio Soares Corrêa da (Revisor) ; Mauá, Denis Deratani (Revisor) ; Barros, Leliane Nunes de (Revisor) ; Wassermann, Renata (Revisor)
Unidade: IME
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
Inteligência artificial: uma abordagem moderna. [Revisão Técnica]. . Rio de Janeiro: GEN/LTC. . Acesso em: 05 nov. 2024. , 2022
APA
Inteligência artificial: uma abordagem moderna. [Revisão Técnica]. (2022). Inteligência artificial: uma abordagem moderna. [Revisão Técnica]. Rio de Janeiro: GEN/LTC.
NLM
Inteligência artificial: uma abordagem moderna. [Revisão Técnica]. 2022 ;[citado 2024 nov. 05 ]
Vancouver
Inteligência artificial: uma abordagem moderna. [Revisão Técnica]. 2022 ;[citado 2024 nov. 05 ]
Trabalho de evento
Differentiable planning for optimal liquidation (2022)
Pennacchio, Alan Assis; Barros, Leliane Nunes de ; Mauá, Denis Deratani
Source: Anais. Conference titles: Brazilian Workshop on Artificial Intelligence in Finance - BWAIF. Unidade: IME
Subjects: MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, FINANÇAS, COMPUTAÇÃO APLICADA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PENNACCHIO, Alan Assis e BARROS, Leliane Nunes de e MAUÁ, Denis Deratani. Differentiable planning for optimal liquidation. 2022, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.5753/bwaif.2022.223144. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Pennacchio, A. A., Barros, L. N. de, & Mauá, D. D. (2022). Differentiable planning for optimal liquidation. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/bwaif.2022.223144
NLM
Pennacchio AA, Barros LN de, Mauá DD. Differentiable planning for optimal liquidation [Internet]. Anais. 2022 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.5753/bwaif.2022.223144
Vancouver
Pennacchio AA, Barros LN de, Mauá DD. Differentiable planning for optimal liquidation [Internet]. Anais. 2022 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.5753/bwaif.2022.223144
Trabalho de evento
Gradient estimation in model-based reinforcement learning: a study on linear quadratic environments (2021)
Lovatto, Ângelo Gregório ; Bueno, Thiago Pereira ; Barros, Leliane Nunes de
Source: Proceedings. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidade: IME
Subjects: MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LOVATTO, Ângelo Gregório e BUENO, Thiago Pereira e BARROS, Leliane Nunes de. Gradient estimation in model-based reinforcement learning: a study on linear quadratic environments. 2021, Anais.. Cham: Springer, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91702-9_3. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Lovatto, Â. G., Bueno, T. P., & Barros, L. N. de. (2021). Gradient estimation in model-based reinforcement learning: a study on linear quadratic environments. In Proceedings. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-91702-9_3
NLM
Lovatto ÂG, Bueno TP, Barros LN de. Gradient estimation in model-based reinforcement learning: a study on linear quadratic environments [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91702-9_3
Vancouver
Lovatto ÂG, Bueno TP, Barros LN de. Gradient estimation in model-based reinforcement learning: a study on linear quadratic environments [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91702-9_3
Artigo de periodico
Efficient algorithms for Risk-Sensitive Markov Decision Processes with limited budget (2021)
Moreira, Daniel Augusto de Melo; Delgado, Karina Valdivia ; Barros, Leliane Nunes de ; Mauá, Denis Deratani
Source: International Journal of Approximate Reasoning. Unidades: EACH, IME
Subjects: PESQUISA OPERACIONAL, PROGRAMAÇÃO MATEMÁTICA, PROCESSOS DE MARKOV, TEORIA DOS JOGOS, TEORIA DA DECISÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MOREIRA, Daniel Augusto de Melo et al. Efficient algorithms for Risk-Sensitive Markov Decision Processes with limited budget. International Journal of Approximate Reasoning, v. 139, p. 143-165, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ijar.2021.09.003. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Moreira, D. A. de M., Delgado, K. V., Barros, L. N. de, & Mauá, D. D. (2021). Efficient algorithms for Risk-Sensitive Markov Decision Processes with limited budget. International Journal of Approximate Reasoning, 139, 143-165. doi:10.1016/j.ijar.2021.09.003
NLM
Moreira DA de M, Delgado KV, Barros LN de, Mauá DD. Efficient algorithms for Risk-Sensitive Markov Decision Processes with limited budget [Internet]. International Journal of Approximate Reasoning. 2021 ; 139 143-165.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ijar.2021.09.003
Vancouver
Moreira DA de M, Delgado KV, Barros LN de, Mauá DD. Efficient algorithms for Risk-Sensitive Markov Decision Processes with limited budget [Internet]. International Journal of Approximate Reasoning. 2021 ; 139 143-165.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ijar.2021.09.003
Parte de monografia/livro
Trajetória acadêmica da inteligência artificial no Brasil (2021)
Costa, Anna Helena Reali ; Barros, Leliane Nunes de ; Rezende, Solange Oliveira ; Sichman, Jaime S. ; Munhoz, Hugo Neri
Source: Inteligência artificial : avanços e tendências. Unidades: EP, IME, ICMC
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
COSTA, Anna Helena Reali et al. Trajetória acadêmica da inteligência artificial no Brasil. Inteligência artificial : avanços e tendências. Tradução . São Paulo: Instituto de Estudos Avançados, 2021. . Disponível em: https://doi.org/10.11606/9786587773131. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Costa, A. H. R., Barros, L. N. de, Rezende, S. O., Sichman, J. S., & Munhoz, H. N. (2021). Trajetória acadêmica da inteligência artificial no Brasil. In Inteligência artificial : avanços e tendências. São Paulo: Instituto de Estudos Avançados. doi:10.11606/9786587773131
NLM
Costa AHR, Barros LN de, Rezende SO, Sichman JS, Munhoz HN. Trajetória acadêmica da inteligência artificial no Brasil [Internet]. In: Inteligência artificial : avanços e tendências. São Paulo: Instituto de Estudos Avançados; 2021. [citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.11606/9786587773131
Vancouver
Costa AHR, Barros LN de, Rezende SO, Sichman JS, Munhoz HN. Trajetória acadêmica da inteligência artificial no Brasil [Internet]. In: Inteligência artificial : avanços e tendências. São Paulo: Instituto de Estudos Avançados; 2021. [citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.11606/9786587773131
Trabalho de evento
Finding feasible policies for extreme risk-averse agents in probabilistic planning (2020)
Fernandez, Milton Condori; Barros, Leliane Nunes de ; Mauá, Denis Deratani ; Delgado, Karina Valdivia ; Silva, Valdinei Freire da
Source: Proceedings. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidades: IME, EACH
Subjects: PROBABILIDADE, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, ANÁLISE DE RISCO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
FERNANDEZ, Milton Condori et al. Finding feasible policies for extreme risk-averse agents in probabilistic planning. 2020, Anais.. Cham: Springer, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-61380-8_7. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Fernandez, M. C., Barros, L. N. de, Mauá, D. D., Delgado, K. V., & Silva, V. F. da. (2020). Finding feasible policies for extreme risk-averse agents in probabilistic planning. In Proceedings. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-61380-8_7
NLM
Fernandez MC, Barros LN de, Mauá DD, Delgado KV, Silva VF da. Finding feasible policies for extreme risk-averse agents in probabilistic planning [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-61380-8_7
Vancouver
Fernandez MC, Barros LN de, Mauá DD, Delgado KV, Silva VF da. Finding feasible policies for extreme risk-averse agents in probabilistic planning [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-61380-8_7
Trabalho de evento
Políticas sensíveis ao risco para o controle da propagação de doenças infecciosas (2020)
Pastor, Henrique Dias; Silva, Valdinei Freire da ; Barros, Leliane Nunes de ; Delgado, Karina Valdivia
Source: Anais. Conference titles: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional. Unidades: EACH, IME
Subjects: RISCO, PROCESSOS DE MARKOV, MODELOS EPIDEMIOLOGICOS, POLÍTICA DE SAÚDE
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PASTOR, Henrique Dias et al. Políticas sensíveis ao risco para o controle da propagação de doenças infecciosas. 2020, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.5753/eniac.2020.12143. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Pastor, H. D., Silva, V. F. da, Barros, L. N. de, & Delgado, K. V. (2020). Políticas sensíveis ao risco para o controle da propagação de doenças infecciosas. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/eniac.2020.12143
NLM
Pastor HD, Silva VF da, Barros LN de, Delgado KV. Políticas sensíveis ao risco para o controle da propagação de doenças infecciosas [Internet]. Anais. 2020 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2020.12143
Vancouver
Pastor HD, Silva VF da, Barros LN de, Delgado KV. Políticas sensíveis ao risco para o controle da propagação de doenças infecciosas [Internet]. Anais. 2020 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2020.12143
Trabalho de evento
On the performance of planning through backpropagation (2020)
Scaroni, Renato; Bueno, Thiago Pereira; Barros, Leliane Nunes de ; Mauá, Denis Deratani
Source: Proceedings. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidade: IME
Subjects: APRENDIZAGEM PROFUNDA, COMPUTAÇÃO APLICADA, METODOLOGIA E TÉCNICAS DE COMPUTAÇÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SCARONI, Renato et al. On the performance of planning through backpropagation. 2020, Anais.. Cham: Springer, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-61380-8_8. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Scaroni, R., Bueno, T. P., Barros, L. N. de, & Mauá, D. D. (2020). On the performance of planning through backpropagation. In Proceedings. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-61380-8_8
NLM
Scaroni R, Bueno TP, Barros LN de, Mauá DD. On the performance of planning through backpropagation [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-61380-8_8
Vancouver
Scaroni R, Bueno TP, Barros LN de, Mauá DD. On the performance of planning through backpropagation [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-61380-8_8
Trabalho de evento
Decision-aware model learning for actor-critic methods: when theory does not meet practice (2020)
Lovatto, Ângelo Gregório ; Bueno, Thiago Pereira ; Mauá, Denis Deratani ; Barros, Leliane Nunes de
Source: Proceedings. Conference titles: Conference on Neural Information Processing Systems - NeurIPS. Unidade: IME
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MODELOS DE APRENDIZAGEM
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LOVATTO, Ângelo Gregório et al. Decision-aware model learning for actor-critic methods: when theory does not meet practice. 2020, Anais.. San Diego: NeurIPS, 2020. Disponível em: https://openreview.net/pdf?id=a9lwn6v40C4. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Lovatto, Â. G., Bueno, T. P., Mauá, D. D., & Barros, L. N. de. (2020). Decision-aware model learning for actor-critic methods: when theory does not meet practice. In Proceedings. San Diego: NeurIPS. Recuperado de https://openreview.net/pdf?id=a9lwn6v40C4
NLM
Lovatto ÂG, Bueno TP, Mauá DD, Barros LN de. Decision-aware model learning for actor-critic methods: when theory does not meet practice [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://openreview.net/pdf?id=a9lwn6v40C4
Vancouver
Lovatto ÂG, Bueno TP, Mauá DD, Barros LN de. Decision-aware model learning for actor-critic methods: when theory does not meet practice [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://openreview.net/pdf?id=a9lwn6v40C4
Trabalho de evento
Risk-sensitive piecewise-linear policy iteration for stochastic shortest path Markov decision processes (2020)
Pastor, Henrique Dias; Borges, Igor Oliveira; Silva, Valdinei Freire da ; Delgado, Karina Valdivia ; Barros, Leliane Nunes de
Source: Proceedings. Conference titles: Mexican International Conference on Artificial Intelligence - MICAI. Unidades: IME, EACH
Subjects: PROCESSOS DE MARKOV, MÉTODOS PROBABILÍSTICOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PASTOR, Henrique Dias et al. Risk-sensitive piecewise-linear policy iteration for stochastic shortest path Markov decision processes. 2020, Anais.. Cham: Springer, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-60884-2_28. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Pastor, H. D., Borges, I. O., Silva, V. F. da, Delgado, K. V., & Barros, L. N. de. (2020). Risk-sensitive piecewise-linear policy iteration for stochastic shortest path Markov decision processes. In Proceedings. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-60884-2_28
NLM
Pastor HD, Borges IO, Silva VF da, Delgado KV, Barros LN de. Risk-sensitive piecewise-linear policy iteration for stochastic shortest path Markov decision processes [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-60884-2_28
Vancouver
Pastor HD, Borges IO, Silva VF da, Delgado KV, Barros LN de. Risk-sensitive piecewise-linear policy iteration for stochastic shortest path Markov decision processes [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-60884-2_28
Trabalho de evento
A contact network-based approach for online planning of containment measures for COVID-19 (2020)
Thomaz, Guilherme Yambanis ; Mauá, Denis Deratani ; Barros, Leliane Nunes de
Source: Anais. Conference titles: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional - ENIAC. Unidade: IME
Subjects: PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, REDES COMPLEXAS, COVID-19
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
THOMAZ, Guilherme Yambanis e MAUÁ, Denis Deratani e BARROS, Leliane Nunes de. A contact network-based approach for online planning of containment measures for COVID-19. 2020, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.5753/eniac.2020.12132. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Thomaz, G. Y., Mauá, D. D., & Barros, L. N. de. (2020). A contact network-based approach for online planning of containment measures for COVID-19. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/eniac.2020.12132
NLM
Thomaz GY, Mauá DD, Barros LN de. A contact network-based approach for online planning of containment measures for COVID-19 [Internet]. Anais. 2020 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2020.12132
Vancouver
Thomaz GY, Mauá DD, Barros LN de. A contact network-based approach for online planning of containment measures for COVID-19 [Internet]. Anais. 2020 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2020.12132
Artigo de periodico
Human-aware contingent planning (2020)
Andrés, Ignasi ; Barros, Leliane Nunes de ; Delgado, Karina Valdivia
Source: Fundamenta Informaticae. Unidades: IME, EACH
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ANDRÉS, Ignasi e BARROS, Leliane Nunes de e DELGADO, Karina Valdivia. Human-aware contingent planning. Fundamenta Informaticae, v. 174, n. 1, p. 63-81, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3233/FI-2020-1932. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Andrés, I., Barros, L. N. de, & Delgado, K. V. (2020). Human-aware contingent planning. Fundamenta Informaticae, 174( 1), 63-81. doi:10.3233/FI-2020-1932
NLM
Andrés I, Barros LN de, Delgado KV. Human-aware contingent planning [Internet]. Fundamenta Informaticae. 2020 ; 174( 1): 63-81.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.3233/FI-2020-1932
Vancouver
Andrés I, Barros LN de, Delgado KV. Human-aware contingent planning [Internet]. Fundamenta Informaticae. 2020 ; 174( 1): 63-81.[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.3233/FI-2020-1932
Trabalho de evento
Deep reactive policies for planning in stochastic nonlinear domains (2019)
Bueno, Thiago Pereira; Barros, Leliane Nunes de ; Mauá, Denis Deratani ; Sanner, Scott
Source: Proceedings. Conference titles: AAAI Conference on Artificial Intelligence. Unidade: IME
Assunto: APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BUENO, Thiago Pereira et al. Deep reactive policies for planning in stochastic nonlinear domains. 2019, Anais.. Palo Alto: AAAI, 2019. Disponível em: https://doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33017530. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Bueno, T. P., Barros, L. N. de, Mauá, D. D., & Sanner, S. (2019). Deep reactive policies for planning in stochastic nonlinear domains. In Proceedings. Palo Alto: AAAI. doi:10.1609/aaai.v33i01.33017530
NLM
Bueno TP, Barros LN de, Mauá DD, Sanner S. Deep reactive policies for planning in stochastic nonlinear domains [Internet]. Proceedings. 2019 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33017530
Vancouver
Bueno TP, Barros LN de, Mauá DD, Sanner S. Deep reactive policies for planning in stochastic nonlinear domains [Internet]. Proceedings. 2019 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33017530
Trabalho de evento
Symbolic planning for strong-cyclic policies (2019)
Santos, Viviane M. Bonadia dos ; Barros, Leliane Nunes de ; Menezes, Maria Viviane de
Source: Proceedings. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS). Unidade: IME
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, SEMÂNTICA, LÓGICA MODAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SANTOS, Viviane M. Bonadia dos e BARROS, Leliane Nunes de e MENEZES, Maria Viviane de. Symbolic planning for strong-cyclic policies. 2019, Anais.. Piscataway: IEEE, 2019. Disponível em: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2019.00038. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Santos, V. M. B. dos, Barros, L. N. de, & Menezes, M. V. de. (2019). Symbolic planning for strong-cyclic policies. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/BRACIS.2019.00038
NLM
Santos VMB dos, Barros LN de, Menezes MV de. Symbolic planning for strong-cyclic policies [Internet]. Proceedings. 2019 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2019.00038
Vancouver
Santos VMB dos, Barros LN de, Menezes MV de. Symbolic planning for strong-cyclic policies [Internet]. Proceedings. 2019 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2019.00038
Trabalho de evento
Analyzing the effect of stochastic transitions in policy gradients in deep reinforcement learning (2019)
Lovatto, Ângelo Gregório ; Bueno, Thiago Pereira; Barros, Leliane Nunes de
Source: Proceedings. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS). Unidade: IME
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSOS ESTOCÁSTICOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LOVATTO, Ângelo Gregório e BUENO, Thiago Pereira e BARROS, Leliane Nunes de. Analyzing the effect of stochastic transitions in policy gradients in deep reinforcement learning. 2019, Anais.. Piscataway: IEEE, 2019. Disponível em: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2019.00079. Acesso em: 05 nov. 2024.
APA
Lovatto, Â. G., Bueno, T. P., & Barros, L. N. de. (2019). Analyzing the effect of stochastic transitions in policy gradients in deep reinforcement learning. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/BRACIS.2019.00079
NLM
Lovatto ÂG, Bueno TP, Barros LN de. Analyzing the effect of stochastic transitions in policy gradients in deep reinforcement learning [Internet]. Proceedings. 2019 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2019.00079
Vancouver
Lovatto ÂG, Bueno TP, Barros LN de. Analyzing the effect of stochastic transitions in policy gradients in deep reinforcement learning [Internet]. Proceedings. 2019 ;[citado 2024 nov. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1109/BRACIS.2019.00079

USP Schools

ReP

Filtros

Document Types

Departament

Authors

USP affiliated authors

Date published

Subjects

Source title

Publisher

Conference titles

Countries/Territories

Funding Agencies

Non normalized affiliation

Countries of institutions of collaboration