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Artigo de periodico
Hydrodynamic model and pusher–barge system maneuvering simulations in the straits of the Amazon estuarine system (Brazil) (2025)
Schiaveto Neto, Luiz André ; Sasaki, Humberto Akira Uehara ; Ianagui, André Seiji Sandes ; Martins, Marcelo Ramos ; Tannuri, Eduardo Aoun
Source: Marine systems and ocean technology. Unidade: EP
Subjects: ESTUÁRIOS, HIDRODINÂMICA, NAVEGAÇÃO FLUVIAL, MANOBRABILIDADE, COMBOIO DE EMBARCAÇÕES
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ABNT
SCHIAVETO NETO, Luiz André et al. Hydrodynamic model and pusher–barge system maneuvering simulations in the straits of the Amazon estuarine system (Brazil). Marine systems and ocean technology, v. 20, p. 1-26, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s40868-025-00168-x. Acesso em: 01 maio 2026.
APA
Schiaveto Neto, L. A., Sasaki, H. A. U., Ianagui, A. S. S., Martins, M. R., & Tannuri, E. A. (2025). Hydrodynamic model and pusher–barge system maneuvering simulations in the straits of the Amazon estuarine system (Brazil). Marine systems and ocean technology, 20, 1-26. doi:10.1007/s40868-025-00168-x
NLM
Schiaveto Neto LA, Sasaki HAU, Ianagui ASS, Martins MR, Tannuri EA. Hydrodynamic model and pusher–barge system maneuvering simulations in the straits of the Amazon estuarine system (Brazil) [Internet]. Marine systems and ocean technology. 2025 ; 20 1-26.[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s40868-025-00168-x
Vancouver
Schiaveto Neto LA, Sasaki HAU, Ianagui ASS, Martins MR, Tannuri EA. Hydrodynamic model and pusher–barge system maneuvering simulations in the straits of the Amazon estuarine system (Brazil) [Internet]. Marine systems and ocean technology. 2025 ; 20 1-26.[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s40868-025-00168-x
Artigo de periodico
Improving current forecast by leveraging measured data and numerical models via LiESNs (2025)
Moreno, Felipe Marino ; Barros, Marcel R. de ; Correia, Artur Jordão Lima ; Mathias, Marlon Sproesser ; Dottori, Marcelo ; Reali Costa, Anna Helena ; Gomi, Edson Satoshi ; Cozman, Fabio Gagliardi ; Tannuri, Eduardo Aoun
Source: Environmental Modelling and Software. Unidades: EP, IO
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS)
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ABNT
MORENO, Felipe Marino et al. Improving current forecast by leveraging measured data and numerical models via LiESNs. Environmental Modelling and Software, v. 192, p. 1-13, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2025.106556. Acesso em: 01 maio 2026.
APA
Moreno, F. M., Barros, M. R. de, Correia, A. J. L., Mathias, M. S., Dottori, M., Reali Costa, A. H., et al. (2025). Improving current forecast by leveraging measured data and numerical models via LiESNs. Environmental Modelling and Software, 192, 1-13. doi:10.1016/j.envsoft.2025.106556
NLM
Moreno FM, Barros MR de, Correia AJL, Mathias MS, Dottori M, Reali Costa AH, Gomi ES, Cozman FG, Tannuri EA. Improving current forecast by leveraging measured data and numerical models via LiESNs [Internet]. Environmental Modelling and Software. 2025 ; 192 1-13.[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2025.106556
Vancouver
Moreno FM, Barros MR de, Correia AJL, Mathias MS, Dottori M, Reali Costa AH, Gomi ES, Cozman FG, Tannuri EA. Improving current forecast by leveraging measured data and numerical models via LiESNs [Internet]. Environmental Modelling and Software. 2025 ; 192 1-13.[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2025.106556
Artigo de periodico
Novel method for predicting linear velocity derivative in modern ship hulls and its validation using a low-speed maneuvering simulator (2025)
Chame, Maria Eduarda Felippe ; Mello, Pedro Cardozo de ; Tannuri, Eduardo Aoun
Source: Journal of marine science and engineering. Unidade: EP
Subjects: MANOBRABILIDADE, CASCO DE EMBARCAÇÕES, DINÂMICA DOS FLUÍDOS COMPUTACIONAL, MÉTODOS EMPÍRICOS
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ABNT
CHAME, Maria Eduarda Felippe e MELLO, Pedro Cardozo de e TANNURI, Eduardo Aoun. Novel method for predicting linear velocity derivative in modern ship hulls and its validation using a low-speed maneuvering simulator. Journal of marine science and engineering, v. 13, n. 12, p. 1-42, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/jmse13122399. Acesso em: 01 maio 2026.
APA
Chame, M. E. F., Mello, P. C. de, & Tannuri, E. A. (2025). Novel method for predicting linear velocity derivative in modern ship hulls and its validation using a low-speed maneuvering simulator. Journal of marine science and engineering, 13( 12), 1-42. doi:10.3390/jmse13122399
NLM
Chame MEF, Mello PC de, Tannuri EA. Novel method for predicting linear velocity derivative in modern ship hulls and its validation using a low-speed maneuvering simulator [Internet]. Journal of marine science and engineering. 2025 ; 13( 12): 1-42.[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.3390/jmse13122399
Vancouver
Chame MEF, Mello PC de, Tannuri EA. Novel method for predicting linear velocity derivative in modern ship hulls and its validation using a low-speed maneuvering simulator [Internet]. Journal of marine science and engineering. 2025 ; 13( 12): 1-42.[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.3390/jmse13122399
Artigo de periodico
Autonomous coordination of Dynamic Positioned vessels: a practical study on cooperative control algorithms (2025)
Ianagui, André Seiji Sandes ; Mello, Pedro Cardozo de ; Tannuri, Eduardo Aoun
Source: Control engineering practice. Unidade: EP
Subjects: ESTRUTURAS OFFSHORE, EMBARCAÇÕES, SISTEMAS DE POSICIONAMENTO DINÂMICO, SISTEMAS NÃO LINEARES, ALGORITMOS
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ABNT
IANAGUI, André Seiji Sandes e MELLO, Pedro Cardozo de e TANNURI, Eduardo Aoun. Autonomous coordination of Dynamic Positioned vessels: a practical study on cooperative control algorithms. Control engineering practice, v. No 2025, p. 1-24, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.conengprac.2025.106431. Acesso em: 01 maio 2026.
APA
Ianagui, A. S. S., Mello, P. C. de, & Tannuri, E. A. (2025). Autonomous coordination of Dynamic Positioned vessels: a practical study on cooperative control algorithms. Control engineering practice, No 2025, 1-24. doi:10.1016/j.conengprac.2025.106431
NLM
Ianagui ASS, Mello PC de, Tannuri EA. Autonomous coordination of Dynamic Positioned vessels: a practical study on cooperative control algorithms [Internet]. Control engineering practice. 2025 ; No 2025 1-24.[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.conengprac.2025.106431
Vancouver
Ianagui ASS, Mello PC de, Tannuri EA. Autonomous coordination of Dynamic Positioned vessels: a practical study on cooperative control algorithms [Internet]. Control engineering practice. 2025 ; No 2025 1-24.[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.conengprac.2025.106431
Artigo de periodico
Motion-based wave inference with neural networks: transfer learning from numerical simulation to experimental data (2024)
Bisinotto, Gustavo Alencar ; Mello, Pedro Cardozo de ; Cozman, Fabio Gagliardi ; Tannuri, Eduardo Aoun
Source: Journal of offshore mechanics and Arctic engineering. Unidade: EP
Subjects: ENGENHARIA NAVAL E OCEÂNICA, ONDAS (OCEANOGRAFIA), REDES NEURAIS, EMBARCAÇÕES DE APOIO
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ABNT
BISINOTTO, Gustavo Alencar et al. Motion-based wave inference with neural networks: transfer learning from numerical simulation to experimental data. Journal of offshore mechanics and Arctic engineering, v. 146, n. 5, p. 1-9, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1115/1.4064618. Acesso em: 01 maio 2026.
APA
Bisinotto, G. A., Mello, P. C. de, Cozman, F. G., & Tannuri, E. A. (2024). Motion-based wave inference with neural networks: transfer learning from numerical simulation to experimental data. Journal of offshore mechanics and Arctic engineering, 146( 5), 1-9. doi:10.1115/1.4064618
NLM
Bisinotto GA, Mello PC de, Cozman FG, Tannuri EA. Motion-based wave inference with neural networks: transfer learning from numerical simulation to experimental data [Internet]. Journal of offshore mechanics and Arctic engineering. 2024 ; 146( 5): 1-9.[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1115/1.4064618
Vancouver
Bisinotto GA, Mello PC de, Cozman FG, Tannuri EA. Motion-based wave inference with neural networks: transfer learning from numerical simulation to experimental data [Internet]. Journal of offshore mechanics and Arctic engineering. 2024 ; 146( 5): 1-9.[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1115/1.4064618
Trabalho de evento-anais periodico
Early detection of extreme storm tide events using multimodal data processing (2024)
Barros, Marcel Rodrigues de; Pinto, Andressa P; Monroy, Andres; Moreno, Felipe Marino ; Jesus, Jefferson Fialho Coelho de; Silva, Aldomar Pietro Santana; Deberaldini Netto, Caio Fabrício; Leite, José Roberto; Mathias, Marlon Sproesser ; Tannuri, Eduardo Aoun ; Correia, Artur Jordão Lima ; Gomi, Edson Satoshi ; Cozman, Fabio Gagliardi ; Dottori, Marcelo ; Reali Costa, Anna Helena
Source: Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. Conference titles: Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence - AAAI 2024. Unidades: EP, IO, EACH, IEA
Subjects: MUDANÇA CLIMÁTICA, INUNDAÇÕES, NÍVEL DO MAR, REDES NEURAIS
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ABNT
BARROS, Marcel Rodrigues de et al. Early detection of extreme storm tide events using multimodal data processing. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. [Palo Alto, Calif.]: Association for the Advancement of Artificial Intelligence. Disponível em: http://doi.org/10.1609/aaai.v38i20.30194. Acesso em: 01 maio 2026. , 2024
APA
Barros, M. R. de, Pinto, A. P., Monroy, A., Moreno, F. M., Jesus, J. F. C. de, Silva, A. P. S., et al. (2024). Early detection of extreme storm tide events using multimodal data processing. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. [Palo Alto, Calif.]: Association for the Advancement of Artificial Intelligence. doi:10.1609/aaai.v38i20.30194
NLM
Barros MR de, Pinto AP, Monroy A, Moreno FM, Jesus JFC de, Silva APS, Deberaldini Netto CF, Leite JR, Mathias MS, Tannuri EA, Correia AJL, Gomi ES, Cozman FG, Dottori M, Reali Costa AH. Early detection of extreme storm tide events using multimodal data processing [Internet]. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. 2024 ;38( 20): 21923-21931.[citado 2026 maio 01 ] Available from: http://doi.org/10.1609/aaai.v38i20.30194
Vancouver
Barros MR de, Pinto AP, Monroy A, Moreno FM, Jesus JFC de, Silva APS, Deberaldini Netto CF, Leite JR, Mathias MS, Tannuri EA, Correia AJL, Gomi ES, Cozman FG, Dottori M, Reali Costa AH. Early detection of extreme storm tide events using multimodal data processing [Internet]. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. 2024 ;38( 20): 21923-21931.[citado 2026 maio 01 ] Available from: http://doi.org/10.1609/aaai.v38i20.30194
Trabalho de evento-anais periodico
A physics-informed neural operator for the simulation of surface waves (2024)
Mathias, Marlon Sproesser ; Caio Fabricio Deberaldini Netto ; Moreno, Felipe Marino ; Coelho, Jefferson F. ; Freitas, Lucas P. de ; Barros, Marcel R. de ; Mello, Pedro C. de ; Dottori, Marcelo ; Cozman, Fabio Gagliardi ; Reali Costa, Anna Helena ; Nogueira Junior, Alberto C. ; Gomi, Edson Satoshi ; Tannuri, Eduardo Aoun
Source: Journal of Offshore Mechanics and Arctic Engineering (online) : seção Ocean Engineering. Conference titles: ASME International Conference on Ocean, Offshore and Arctic Engineering. Unidades: EP, IO
Subjects: MÉTODOS NUMÉRICOS, REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, SIMULAÇÃO
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ABNT
MATHIAS, Marlon Sproesser et al. A physics-informed neural operator for the simulation of surface waves. Journal of Offshore Mechanics and Arctic Engineering (online) : seção Ocean Engineering. New York: Escola Politécnica, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1115/1.4064676. Acesso em: 01 maio 2026. , 2024
APA
Mathias, M. S., Caio Fabricio Deberaldini Netto,, Moreno, F. M., Coelho, J. F., Freitas, L. P. de, Barros, M. R. de, et al. (2024). A physics-informed neural operator for the simulation of surface waves. Journal of Offshore Mechanics and Arctic Engineering (online) : seção Ocean Engineering. New York: Escola Politécnica, Universidade de São Paulo. doi:10.1115/1.4064676
NLM
Mathias MS, Caio Fabricio Deberaldini Netto, Moreno FM, Coelho JF, Freitas LP de, Barros MR de, Mello PC de, Dottori M, Cozman FG, Reali Costa AH, Nogueira Junior AC, Gomi ES, Tannuri EA. A physics-informed neural operator for the simulation of surface waves [Internet]. Journal of Offshore Mechanics and Arctic Engineering (online) : seção Ocean Engineering. 2024 ; 146( 6): 1-10.[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1115/1.4064676
Vancouver
Mathias MS, Caio Fabricio Deberaldini Netto, Moreno FM, Coelho JF, Freitas LP de, Barros MR de, Mello PC de, Dottori M, Cozman FG, Reali Costa AH, Nogueira Junior AC, Gomi ES, Tannuri EA. A physics-informed neural operator for the simulation of surface waves [Internet]. Journal of Offshore Mechanics and Arctic Engineering (online) : seção Ocean Engineering. 2024 ; 146( 6): 1-10.[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1115/1.4064676
Artigo de periodico
Sea state estimation based on the motion data of a moored FPSO using neural networks: an evaluation with multiple draft conditions (2023)
Bisinotto, Gustavo Alencar ; Sparano, João Vicente; Simos, Alexandre Nicolaos ; Cozman, Fabio Gagliardi ; Ferreira, Marcos Donato Auler da Silva; Tannuri, Eduardo Aoun
Source: Ocean engineering. Unidade: EP
Subjects: ENGENHARIA NAVAL E OCEÂNICA, ONDAS (OCEANOGRAFIA), REDES NEURAIS, COMPORTAMENTO DE EMBARCAÇÕES NO MAR, ESTRUTURAS OFFSHORE FLUTUANTES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BISINOTTO, Gustavo Alencar et al. Sea state estimation based on the motion data of a moored FPSO using neural networks: an evaluation with multiple draft conditions. Ocean engineering, v. 276, p. 1-19, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2023.114235. Acesso em: 01 maio 2026.
APA
Bisinotto, G. A., Sparano, J. V., Simos, A. N., Cozman, F. G., Ferreira, M. D. A. da S., & Tannuri, E. A. (2023). Sea state estimation based on the motion data of a moored FPSO using neural networks: an evaluation with multiple draft conditions. Ocean engineering, 276, 1-19. doi:10.1016/j.oceaneng.2023.114235
NLM
Bisinotto GA, Sparano JV, Simos AN, Cozman FG, Ferreira MDA da S, Tannuri EA. Sea state estimation based on the motion data of a moored FPSO using neural networks: an evaluation with multiple draft conditions [Internet]. Ocean engineering. 2023 ; 276 1-19.[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2023.114235
Vancouver
Bisinotto GA, Sparano JV, Simos AN, Cozman FG, Ferreira MDA da S, Tannuri EA. Sea state estimation based on the motion data of a moored FPSO using neural networks: an evaluation with multiple draft conditions [Internet]. Ocean engineering. 2023 ; 276 1-19.[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2023.114235
Artigo de periodico
Automatic clustering of metocean conditions on the brazilian coast (2023)
Moreno, Felipe Marino ; Tannuri, Eduardo Aoun ; Cozman, Fabio Gagliardi
Source: Journal of offshore mechanics and Arctic engineering. Unidade: EP
Subjects: ENGENHARIA NAVAL E OCEÂNICA, OCEANOS, MINERAÇÃO DE DADOS, LITORAL
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ABNT
MORENO, Felipe Marino e TANNURI, Eduardo Aoun e COZMAN, Fabio Gagliardi. Automatic clustering of metocean conditions on the brazilian coast. Journal of offshore mechanics and Arctic engineering, v. 145, n. 4, p. 1-7, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1115/1.4056618. Acesso em: 01 maio 2026.
APA
Moreno, F. M., Tannuri, E. A., & Cozman, F. G. (2023). Automatic clustering of metocean conditions on the brazilian coast. Journal of offshore mechanics and Arctic engineering, 145( 4), 1-7. doi:10.1115/1.4056618
NLM
Moreno FM, Tannuri EA, Cozman FG. Automatic clustering of metocean conditions on the brazilian coast [Internet]. Journal of offshore mechanics and Arctic engineering. 2023 ; 145( 4): 1-7.[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1115/1.4056618
Vancouver
Moreno FM, Tannuri EA, Cozman FG. Automatic clustering of metocean conditions on the brazilian coast [Internet]. Journal of offshore mechanics and Arctic engineering. 2023 ; 145( 4): 1-7.[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1115/1.4056618
Artigo de periodico
Vessel-fender contact force modelling for a real-time ship manoeuvring simulator (2023)
Moreno, Felipe Marino ; Sasaki, Humberto Akira Uehara ; Makiyama, Humberto Shigueki; Tannuri, Eduardo Aoun
Source: TransNav. Unidade: EP
Subjects: NAVEGAÇÃO MARÍTIMA, SEGURANÇA À NAVEGAÇÃO, MANOBRABILIDADE
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MORENO, Felipe Marino et al. Vessel-fender contact force modelling for a real-time ship manoeuvring simulator. TransNav, v. 17, n. 4, p. 813-820, 2023Tradução . . Disponível em: http://dx.doi.org/10.12716/1001.17.04.07. Acesso em: 01 maio 2026.
APA
Moreno, F. M., Sasaki, H. A. U., Makiyama, H. S., & Tannuri, E. A. (2023). Vessel-fender contact force modelling for a real-time ship manoeuvring simulator. TransNav, 17( 4), 813-820. doi:10.12716/1001.17.04.07
NLM
Moreno FM, Sasaki HAU, Makiyama HS, Tannuri EA. Vessel-fender contact force modelling for a real-time ship manoeuvring simulator [Internet]. TransNav. 2023 ; 17( 4): 813-820.[citado 2026 maio 01 ] Available from: http://dx.doi.org/10.12716/1001.17.04.07
Vancouver
Moreno FM, Sasaki HAU, Makiyama HS, Tannuri EA. Vessel-fender contact force modelling for a real-time ship manoeuvring simulator [Internet]. TransNav. 2023 ; 17( 4): 813-820.[citado 2026 maio 01 ] Available from: http://dx.doi.org/10.12716/1001.17.04.07
Artigo de periodico
Low-fidelity radar implementation for real-time ship manoeuvring simulator with Unity3D (2023)
Leite, Bruno Giordano; Pereira Junior, Mauro Antonio Ubaldo; Szilagyi, Edgar; Tannuri, Eduardo Aoun
Source: TransNav. Unidade: EP
Subjects: NAVEGAÇÃO MARÍTIMA, SEGURANÇA À NAVEGAÇÃO, MANOBRABILIDADE, NAVEGADORES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LEITE, Bruno Giordano et al. Low-fidelity radar implementation for real-time ship manoeuvring simulator with Unity3D. TransNav, v. 17, n. 4, p. 945-951, 2023Tradução . . Disponível em: http://dx.doi.org/10.12716/1001.17.04.21. Acesso em: 01 maio 2026.
APA
Leite, B. G., Pereira Junior, M. A. U., Szilagyi, E., & Tannuri, E. A. (2023). Low-fidelity radar implementation for real-time ship manoeuvring simulator with Unity3D. TransNav, 17( 4), 945-951. doi:10.12716/1001.17.04.21
NLM
Leite BG, Pereira Junior MAU, Szilagyi E, Tannuri EA. Low-fidelity radar implementation for real-time ship manoeuvring simulator with Unity3D [Internet]. TransNav. 2023 ; 17( 4): 945-951.[citado 2026 maio 01 ] Available from: http://dx.doi.org/10.12716/1001.17.04.21
Vancouver
Leite BG, Pereira Junior MAU, Szilagyi E, Tannuri EA. Low-fidelity radar implementation for real-time ship manoeuvring simulator with Unity3D [Internet]. TransNav. 2023 ; 17( 4): 945-951.[citado 2026 maio 01 ] Available from: http://dx.doi.org/10.12716/1001.17.04.21
Trabalho de evento-anais periodico
Embracing data irregularities in multivariate time series with recurrent and graph neural networks (2023)
Barros, Marcel Rodrigues de ; Rissi, Thiago Lizier; Cabrera, Eduardo Faria; Tannuri, Eduardo Aoun ; Gomi, Edson Satoshi ; Barreira, Rodrigo Augusto ; Reali Costa, Anna Helena
Source: Lecture Notes in Artificial Intelligence. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems -BRACIS 2023: Proceedings, Part 1. Unidade: EP
Subjects: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS)
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BARROS, Marcel Rodrigues de et al. Embracing data irregularities in multivariate time series with recurrent and graph neural networks. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-45368-7_1. Acesso em: 01 maio 2026. , 2023
APA
Barros, M. R. de, Rissi, T. L., Cabrera, E. F., Tannuri, E. A., Gomi, E. S., Barreira, R. A., & Reali Costa, A. H. (2023). Embracing data irregularities in multivariate time series with recurrent and graph neural networks. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-45368-7_1
NLM
Barros MR de, Rissi TL, Cabrera EF, Tannuri EA, Gomi ES, Barreira RA, Reali Costa AH. Embracing data irregularities in multivariate time series with recurrent and graph neural networks [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2023 ; 14195 3-17.[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-45368-7_1
Vancouver
Barros MR de, Rissi TL, Cabrera EF, Tannuri EA, Gomi ES, Barreira RA, Reali Costa AH. Embracing data irregularities in multivariate time series with recurrent and graph neural networks [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2023 ; 14195 3-17.[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-45368-7_1
Artigo de jornal
Os navios do futuro (2022)
Tannuri, Eduardo Aoun ; Biazon, Tássia
Source: Jornal da USP no Ar. Unidade: EP
Subjects: NAVIOS, TRANSPORTE MARÍTIMO, INDÚSTRIA DA CONSTRUÇÃO NAVAL, NAVEGAÇÃO REMOTA, NAVEGAÇÃO AUTONOMA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
TANNURI, Eduardo Aoun e BIAZON, Tássia. Os navios do futuro. Tradução . Jornal da USP no Ar, São Paulo, 2022. , n. 01 ju 2022Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/82a99c3d-2e6b-4a0e-b30c-63ea615232cf/Tannuri-2022-Os%20navios%20do%20futuro%20%E2%80%93%20Jornal%20da%20USP.pdf. Acesso em: 01 maio 2026.
APA
Tannuri, E. A., & Biazon, T. (2022). Os navios do futuro. Jornal da USP no Ar. São Paulo: Escola Politécnica, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/82a99c3d-2e6b-4a0e-b30c-63ea615232cf/Tannuri-2022-Os%20navios%20do%20futuro%20%E2%80%93%20Jornal%20da%20USP.pdf
NLM
Tannuri EA, Biazon T. Os navios do futuro [Internet]. Jornal da USP no Ar. 2022 ;( 01 ju 2022):[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/82a99c3d-2e6b-4a0e-b30c-63ea615232cf/Tannuri-2022-Os%20navios%20do%20futuro%20%E2%80%93%20Jornal%20da%20USP.pdf
Vancouver
Tannuri EA, Biazon T. Os navios do futuro [Internet]. Jornal da USP no Ar. 2022 ;( 01 ju 2022):[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/82a99c3d-2e6b-4a0e-b30c-63ea615232cf/Tannuri-2022-Os%20navios%20do%20futuro%20%E2%80%93%20Jornal%20da%20USP.pdf
Artigo de jornal
Em artigo “Os navios do futuro”, pesquisadores abordam funcionalidades de embarcações marítimas (2022)
Tannuri, Eduardo Aoun
Source: Jornal da USP no Ar. Unidade: EP
Subjects: NAVIOS, TRANSPORTE MARÍTIMO, INDÚSTRIA DA CONSTRUÇÃO NAVAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
TANNURI, Eduardo Aoun. Em artigo “Os navios do futuro”, pesquisadores abordam funcionalidades de embarcações marítimas. Tradução . Jornal da USP no Ar, São Paulo, 2022. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/add1b0f1-5305-4e03-9e32-9d1ea1087849/Tannuri-2022-Em%20artigo%20%E2%80%9COs%20navios%20do%20futuro%E2%80%9D%2C%20pesquisadores%20abordam%20funcionalidades.pdf. Acesso em: 01 maio 2026.
APA
Tannuri, E. A. (2022). Em artigo “Os navios do futuro”, pesquisadores abordam funcionalidades de embarcações marítimas. Jornal da USP no Ar. São Paulo: Escola Politécnica, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/add1b0f1-5305-4e03-9e32-9d1ea1087849/Tannuri-2022-Em%20artigo%20%E2%80%9COs%20navios%20do%20futuro%E2%80%9D%2C%20pesquisadores%20abordam%20funcionalidades.pdf
NLM
Tannuri EA. Em artigo “Os navios do futuro”, pesquisadores abordam funcionalidades de embarcações marítimas [Internet]. Jornal da USP no Ar. 2022 ;[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/add1b0f1-5305-4e03-9e32-9d1ea1087849/Tannuri-2022-Em%20artigo%20%E2%80%9COs%20navios%20do%20futuro%E2%80%9D%2C%20pesquisadores%20abordam%20funcionalidades.pdf
Vancouver
Tannuri EA. Em artigo “Os navios do futuro”, pesquisadores abordam funcionalidades de embarcações marítimas [Internet]. Jornal da USP no Ar. 2022 ;[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/add1b0f1-5305-4e03-9e32-9d1ea1087849/Tannuri-2022-Em%20artigo%20%E2%80%9COs%20navios%20do%20futuro%E2%80%9D%2C%20pesquisadores%20abordam%20funcionalidades.pdf
Trabalho de evento-anais periodico
Augmenting a physics-informed neural network for the 2D burgers equation by addition of solution data points (2022)
Mathias, Marlon Sproesser ; Almeida,Wesley P de; Coelho, Jefferson F; Freitas, Lucas P. de ; Moreno, Felipe Marino ; Netto, Caio Fabricio Deberaldini; Cozman, Fabio Gagliardi ; Reali Costa, Anna Helena ; Tannuri, Eduardo Aoun ; Gomi, Edson Satoshi ; Dottori, Marcelo
Source: Lecture Notes in Artificial Intelligence (print). Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS 2022: Proceedings, Part II. Unidades: EP, IO, IEA, IB
Subjects: REDES NEURAIS, EQUAÇÕES DIFERENCIAIS DA FÍSICA
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ABNT
MATHIAS, Marlon Sproesser et al. Augmenting a physics-informed neural network for the 2D burgers equation by addition of solution data points. Lecture Notes in Artificial Intelligence (print). Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-21689-3_28. Acesso em: 01 maio 2026. , 2022
APA
Mathias, M. S., Almeida, W. P. de, Coelho, J. F., Freitas, L. P. de, Moreno, F. M., Netto, C. F. D., et al. (2022). Augmenting a physics-informed neural network for the 2D burgers equation by addition of solution data points. Lecture Notes in Artificial Intelligence (print). Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-21689-3_28
NLM
Mathias MS, Almeida WP de, Coelho JF, Freitas LP de, Moreno FM, Netto CFD, Cozman FG, Reali Costa AH, Tannuri EA, Gomi ES, Dottori M. Augmenting a physics-informed neural network for the 2D burgers equation by addition of solution data points [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence (print). 2022 ; 13654 388-401.[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-21689-3_28
Vancouver
Mathias MS, Almeida WP de, Coelho JF, Freitas LP de, Moreno FM, Netto CFD, Cozman FG, Reali Costa AH, Tannuri EA, Gomi ES, Dottori M. Augmenting a physics-informed neural network for the 2D burgers equation by addition of solution data points [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence (print). 2022 ; 13654 388-401.[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-21689-3_28
Trabalho de evento
Uso de inteligência artificial na detecção de falha de amarração em unidades FPSO (2022)
Silva, Vitor S; Reali Costa, Anna Helena ; Tannuri, Eduardo Aoun ; Queiroz Filho, Asdrubal do Nascimento
Source: {Comunicações]. Conference titles: Reunião Anual da Sociedade Brasileira para Progresso da Ciência - SBPC. Unidade: EP
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROSPECÇÃO DO PETRÓLEO, PROCESSAMENTO DE SINAIS
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ABNT
SILVA, Vitor S et al. Uso de inteligência artificial na detecção de falha de amarração em unidades FPSO. 2022, Anais.. [Campinas]: [Galoá], 2022. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/fd83fbe1-147a-49f0-aa52-448268f18db7/Uso_de_inteligencia_artificial_na_detec%C3%A7%C3%A3o_de_falha_de_amarra%C3%A7%C3%A3o_em_unidades_FPSO.pdf. Acesso em: 01 maio 2026.
APA
Silva, V. S., Reali Costa, A. H., Tannuri, E. A., & Queiroz Filho, A. do N. (2022). Uso de inteligência artificial na detecção de falha de amarração em unidades FPSO. In {Comunicações]. [Campinas]: [Galoá]. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/fd83fbe1-147a-49f0-aa52-448268f18db7/Uso_de_inteligencia_artificial_na_detec%C3%A7%C3%A3o_de_falha_de_amarra%C3%A7%C3%A3o_em_unidades_FPSO.pdf
NLM
Silva VS, Reali Costa AH, Tannuri EA, Queiroz Filho A do N. Uso de inteligência artificial na detecção de falha de amarração em unidades FPSO [Internet]. {Comunicações]. 2022 ;[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/fd83fbe1-147a-49f0-aa52-448268f18db7/Uso_de_inteligencia_artificial_na_detec%C3%A7%C3%A3o_de_falha_de_amarra%C3%A7%C3%A3o_em_unidades_FPSO.pdf
Vancouver
Silva VS, Reali Costa AH, Tannuri EA, Queiroz Filho A do N. Uso de inteligência artificial na detecção de falha de amarração em unidades FPSO [Internet]. {Comunicações]. 2022 ;[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/fd83fbe1-147a-49f0-aa52-448268f18db7/Uso_de_inteligencia_artificial_na_detec%C3%A7%C3%A3o_de_falha_de_amarra%C3%A7%C3%A3o_em_unidades_FPSO.pdf
Trabalho de evento
A physics-informed neural network to model port channels (2022)
Mathias, Marlon Sproesser ; Barros, Marcel Rodrigues de ; Coelho, Jefferson F. ; Freitas, Lucas P. de ; Moreno, Felipe Marino ; Netto, Caio Fabricio Deberaldini; Cozman, Fabio Gagliardi ; Reali Costa, Anna Helena ; Tannuri, Eduardo Aoun ; Gomi, Edson Satoshi ; Dottori, Marcelo
Source: [Proceedings]. Conference titles: Workshop AI: Modeling Oceans and Climate Change - AIMOCC 2022. Unidades: EP, IO, IEA
Subjects: EQUAÇÕES DE NAVIER-STOKES, ESTUÁRIOS, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MATHIAS, Marlon Sproesser et al. A physics-informed neural network to model port channels. 2022, Anais.. Ithaca: Cornell University Press, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.48550/arXiv.2212.10681. Acesso em: 01 maio 2026.
APA
Mathias, M. S., Barros, M. R. de, Coelho, J. F., Freitas, L. P. de, Moreno, F. M., Netto, C. F. D., et al. (2022). A physics-informed neural network to model port channels. In [Proceedings]. Ithaca: Cornell University Press. doi:10.48550/arXiv.2212.10681
NLM
Mathias MS, Barros MR de, Coelho JF, Freitas LP de, Moreno FM, Netto CFD, Cozman FG, Reali Costa AH, Tannuri EA, Gomi ES, Dottori M. A physics-informed neural network to model port channels [Internet]. [Proceedings]. 2022 ;[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.48550/arXiv.2212.10681
Vancouver
Mathias MS, Barros MR de, Coelho JF, Freitas LP de, Moreno FM, Netto CFD, Cozman FG, Reali Costa AH, Tannuri EA, Gomi ES, Dottori M. A physics-informed neural network to model port channels [Internet]. [Proceedings]. 2022 ;[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.48550/arXiv.2212.10681
Trabalho de evento
Enhancing oceanic variables forecast in the Santos channel by estimating model error with Random Forests (2022)
Moreno, Felipe Marino ; Netto, Caio Fabricio Deberaldini; Barros, Marcel Rodrigues de ; Coelho, Jefferson F. ; Freitas, Lucas P. de ; Mathias, Marlon Sproesser ; Schiaveto Neto, Luiz André ; Dottori, Marcelo ; Cozman, Fabio Gagliardi ; Reali Costa, Anna Helena ; Gomi, Edson Satoshi ; Tannuri, Eduardo Aoun
Source: [Proceedings]. Conference titles: International Joint Conference on Artificial Intelligence - IJCAI 2022. Unidades: IO, EP, IB, IEA
Subjects: FÍSICA ATMOSFÉRICA, FÍSICA DO ESTADO LÍQUIDO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MORENO, Felipe Marino et al. Enhancing oceanic variables forecast in the Santos channel by estimating model error with Random Forests. 2022, Anais.. Ithaca: Cornell University Press, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.48550/arXiv.2208.05966. Acesso em: 01 maio 2026.
APA
Moreno, F. M., Netto, C. F. D., Barros, M. R. de, Coelho, J. F., Freitas, L. P. de, Mathias, M. S., et al. (2022). Enhancing oceanic variables forecast in the Santos channel by estimating model error with Random Forests. In [Proceedings]. Ithaca: Cornell University Press. doi:10.48550/arXiv.2208.05966
NLM
Moreno FM, Netto CFD, Barros MR de, Coelho JF, Freitas LP de, Mathias MS, Schiaveto Neto LA, Dottori M, Cozman FG, Reali Costa AH, Gomi ES, Tannuri EA. Enhancing oceanic variables forecast in the Santos channel by estimating model error with Random Forests [Internet]. [Proceedings]. 2022 ;[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.48550/arXiv.2208.05966
Vancouver
Moreno FM, Netto CFD, Barros MR de, Coelho JF, Freitas LP de, Mathias MS, Schiaveto Neto LA, Dottori M, Cozman FG, Reali Costa AH, Gomi ES, Tannuri EA. Enhancing oceanic variables forecast in the Santos channel by estimating model error with Random Forests [Internet]. [Proceedings]. 2022 ;[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.48550/arXiv.2208.05966
Trabalho de evento
Modeling oceanic variables with dynamic graph neural networks (2022)
Netto, Caio Fabricio Deberaldini; Barros, Marcel Rodrigues de ; Coelho, Jefferson F. ; Freitas, Lucas P. de ; Moreno, Felipe Marino ; Mathias, Marlon Sproesser ; Dottori, Marcelo ; Cozman, Fabio Gagliardi ; Reali Costa, Anna Helena ; Gomi, Edson Satoshi ; Tannuri, Eduardo Aoun
Source: [Proceedings]. Conference titles: International Joint Conference on Artificial Intelligence - IJCAI 2022. Unidades: IO, EP, IB, IEA
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
NETTO, Caio Fabricio Deberaldini et al. Modeling oceanic variables with dynamic graph neural networks. 2022, Anais.. Ithaca: Cornell University Press, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.48550/arXiv.2206.12746. Acesso em: 01 maio 2026.
APA
Netto, C. F. D., Barros, M. R. de, Coelho, J. F., Freitas, L. P. de, Moreno, F. M., Mathias, M. S., et al. (2022). Modeling oceanic variables with dynamic graph neural networks. In [Proceedings]. Ithaca: Cornell University Press. doi:10.48550/arXiv.2206.12746
NLM
Netto CFD, Barros MR de, Coelho JF, Freitas LP de, Moreno FM, Mathias MS, Dottori M, Cozman FG, Reali Costa AH, Gomi ES, Tannuri EA. Modeling oceanic variables with dynamic graph neural networks [Internet]. [Proceedings]. 2022 ;[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.48550/arXiv.2206.12746
Vancouver
Netto CFD, Barros MR de, Coelho JF, Freitas LP de, Moreno FM, Mathias MS, Dottori M, Cozman FG, Reali Costa AH, Gomi ES, Tannuri EA. Modeling oceanic variables with dynamic graph neural networks [Internet]. [Proceedings]. 2022 ;[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.48550/arXiv.2206.12746
Artigo de periodico
Neural network meta-models for FPSO motion prediction from environmental data with different platform loads (2022)
Cotrim, Lucas Pereira; Barreira, Rodrigo Augusto ; Santos, Ismael Humberto Ferreira dos; Gomi, Edson Satoshi ; Reali Costa, Anna Helena ; Tannuri, Eduardo Aoun
Source: IEEE Access. Unidade: EP
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
COTRIM, Lucas Pereira et al. Neural network meta-models for FPSO motion prediction from environmental data with different platform loads. IEEE Access, v. 10, p. 86558-86577, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3199009. Acesso em: 01 maio 2026.
APA
Cotrim, L. P., Barreira, R. A., Santos, I. H. F. dos, Gomi, E. S., Reali Costa, A. H., & Tannuri, E. A. (2022). Neural network meta-models for FPSO motion prediction from environmental data with different platform loads. IEEE Access, 10, 86558-86577. doi:10.1109/ACCESS.2022.3199009
NLM
Cotrim LP, Barreira RA, Santos IHF dos, Gomi ES, Reali Costa AH, Tannuri EA. Neural network meta-models for FPSO motion prediction from environmental data with different platform loads [Internet]. IEEE Access. 2022 ;10 86558-86577.[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3199009
Vancouver
Cotrim LP, Barreira RA, Santos IHF dos, Gomi ES, Reali Costa AH, Tannuri EA. Neural network meta-models for FPSO motion prediction from environmental data with different platform loads [Internet]. IEEE Access. 2022 ;10 86558-86577.[citado 2026 maio 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3199009

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