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  • Source: Quality Innovation Prosperity-Kvalita Inovacia Prosperita. Unidades: EEL, EP

    Subjects: GEOMETRIA E MODELAGEM COMPUTACIONAL, SIMULAÇÃO (APRENDIZAGEM)

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    • ABNT

      GOMES, Fabrício Maciel et al. Optimisation of Multiple Response Processes Using Different Modeling Techniques. Quality Innovation Prosperity-Kvalita Inovacia Prosperita, v. 27, n. 3, p. 18-36, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.12776/qip.v27i3.1899. Acesso em: 09 dez. 2024.
    • APA

      Gomes, F. M., Imamura, C. H., Sampaio, N. A. de S., Pereira, F. M., Andrade, H. de S., & Silva, M. B. (2023). Optimisation of Multiple Response Processes Using Different Modeling Techniques. Quality Innovation Prosperity-Kvalita Inovacia Prosperita, 27( 3), 18-36. doi:10.12776/qip.v27i3.1899
    • NLM

      Gomes FM, Imamura CH, Sampaio NA de S, Pereira FM, Andrade H de S, Silva MB. Optimisation of Multiple Response Processes Using Different Modeling Techniques [Internet]. Quality Innovation Prosperity-Kvalita Inovacia Prosperita. 2023 ;27( 3): 18-36.[citado 2024 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.12776/qip.v27i3.1899
    • Vancouver

      Gomes FM, Imamura CH, Sampaio NA de S, Pereira FM, Andrade H de S, Silva MB. Optimisation of Multiple Response Processes Using Different Modeling Techniques [Internet]. Quality Innovation Prosperity-Kvalita Inovacia Prosperita. 2023 ;27( 3): 18-36.[citado 2024 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.12776/qip.v27i3.1899
  • Source: Biocatalysis and agricultural biotechnology. Unidade: EEL

    Subjects: ETANOL, MODELOS MATEMÁTICOS

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    • ABNT

      SENE, Luciane et al. Ethanol production by Kluyveromyces marxianus ATCC 36907: Fermentation features and mathematical modeling. Biocatalysis and agricultural biotechnology, v. 51, p. 1-13, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.bcab.2023.102789. Acesso em: 09 dez. 2024.
    • APA

      Sene, L., Tavares, B., Felipe, M. das G. de A., Santos, J. C. dos, Pereira, F. M., Tominc, G. C., & Cunha, M. A. A. da. (2023). Ethanol production by Kluyveromyces marxianus ATCC 36907: Fermentation features and mathematical modeling. Biocatalysis and agricultural biotechnology, 51, 1-13. doi:10.1016/j.bcab.2023.102789
    • NLM

      Sene L, Tavares B, Felipe M das G de A, Santos JC dos, Pereira FM, Tominc GC, Cunha MAA da. Ethanol production by Kluyveromyces marxianus ATCC 36907: Fermentation features and mathematical modeling [Internet]. Biocatalysis and agricultural biotechnology. 2023 ;51 1-13.[citado 2024 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.bcab.2023.102789
    • Vancouver

      Sene L, Tavares B, Felipe M das G de A, Santos JC dos, Pereira FM, Tominc GC, Cunha MAA da. Ethanol production by Kluyveromyces marxianus ATCC 36907: Fermentation features and mathematical modeling [Internet]. Biocatalysis and agricultural biotechnology. 2023 ;51 1-13.[citado 2024 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.bcab.2023.102789
  • Source: Reaction Kinetics Mechanisms and Catalysis. Unidade: EEL

    Subjects: RESINAS, CATALISADORES

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    • ABNT

      GODOY, William M. et al. Kinetic modeling of glycerol acetylation catalyzed by styrene-divinylbenzene and styrene-trimethylolpropane triacrylate sulfonated resins. Reaction Kinetics Mechanisms and Catalysis, v. 135, p. 233-245, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s11144-021-02141-2. Acesso em: 09 dez. 2024.
    • APA

      Godoy, W. M., Carpegiani, J. A., Pereira, F. M., Guimarães, D. H. P., & Aguiar, L. G. de. (2022). Kinetic modeling of glycerol acetylation catalyzed by styrene-divinylbenzene and styrene-trimethylolpropane triacrylate sulfonated resins. Reaction Kinetics Mechanisms and Catalysis, 135, 233-245. doi:10.1007/s11144-021-02141-2
    • NLM

      Godoy WM, Carpegiani JA, Pereira FM, Guimarães DHP, Aguiar LG de. Kinetic modeling of glycerol acetylation catalyzed by styrene-divinylbenzene and styrene-trimethylolpropane triacrylate sulfonated resins [Internet]. Reaction Kinetics Mechanisms and Catalysis. 2022 ;135 233-245.[citado 2024 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11144-021-02141-2
    • Vancouver

      Godoy WM, Carpegiani JA, Pereira FM, Guimarães DHP, Aguiar LG de. Kinetic modeling of glycerol acetylation catalyzed by styrene-divinylbenzene and styrene-trimethylolpropane triacrylate sulfonated resins [Internet]. Reaction Kinetics Mechanisms and Catalysis. 2022 ;135 233-245.[citado 2024 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11144-021-02141-2
  • Source: Gestão & produção (ufscar. impresso). Unidade: EEL

    Subjects: ALGORITMOS, HEURÍSTICA

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    • ABNT

      SAMPAIO, Nilo Antonio de Souza et al. Contributions to the future of metaheuristics in the contours of scientific development. Gestão & produção (ufscar. impresso), v. 9, p. 1-19, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1590/1806-9649-2022v29e099. Acesso em: 09 dez. 2024.
    • APA

      Sampaio, N. A. de S., Silva, M. B., Reis, J. S. da M., Espuny, M., Cardoso, R. P., Gomes, F. M., et al. (2022). Contributions to the future of metaheuristics in the contours of scientific development. Gestão & produção (ufscar. impresso), 9, 1-19. doi:10.1590/1806-9649-2022v29e099
    • NLM

      Sampaio NA de S, Silva MB, Reis JS da M, Espuny M, Cardoso RP, Gomes FM, Pereira FM, Barbosa LCFM, Santos G. Contributions to the future of metaheuristics in the contours of scientific development [Internet]. Gestão & produção (ufscar. impresso). 2022 ;9 1-19.[citado 2024 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1806-9649-2022v29e099
    • Vancouver

      Sampaio NA de S, Silva MB, Reis JS da M, Espuny M, Cardoso RP, Gomes FM, Pereira FM, Barbosa LCFM, Santos G. Contributions to the future of metaheuristics in the contours of scientific development [Internet]. Gestão & produção (ufscar. impresso). 2022 ;9 1-19.[citado 2024 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1806-9649-2022v29e099
  • Source: BioEnergy Research. Unidade: EEL

    Subjects: ETANOL, CHLORELLA, MICROALGAS

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    • ABNT

      PEDRO, Guilherme Arantes et al. Highly Wet Chlorella minutissima Biomass for In Situ Biodiesel Production and Residual Biomass Rich in Labile Carbohydrates. BioEnergy Research, v. 15, p. 154-165, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s12155-021-10295-z. Acesso em: 09 dez. 2024.
    • APA

      Pedro, G. A., Amaral, M. S., Pereira, F. M., Flumignan, D. L., Da Rós, P. C. M., Reis, C. E. R., & Silva, M. B. (2021). Highly Wet Chlorella minutissima Biomass for In Situ Biodiesel Production and Residual Biomass Rich in Labile Carbohydrates. BioEnergy Research, 15, 154-165. doi:10.1007/s12155-021-10295-z
    • NLM

      Pedro GA, Amaral MS, Pereira FM, Flumignan DL, Da Rós PCM, Reis CER, Silva MB. Highly Wet Chlorella minutissima Biomass for In Situ Biodiesel Production and Residual Biomass Rich in Labile Carbohydrates [Internet]. BioEnergy Research. 2021 ;15 154-165.[citado 2024 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s12155-021-10295-z
    • Vancouver

      Pedro GA, Amaral MS, Pereira FM, Flumignan DL, Da Rós PCM, Reis CER, Silva MB. Highly Wet Chlorella minutissima Biomass for In Situ Biodiesel Production and Residual Biomass Rich in Labile Carbohydrates [Internet]. BioEnergy Research. 2021 ;15 154-165.[citado 2024 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s12155-021-10295-z
  • Source: Revista Eletronica Sistemas & Gestão. Unidades: EEL, IME

    Assunto: CELULOSE

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    • ABNT

      ARAÚJO, I. G e GOMES, Fabrício Maciel e PEREIRA, Félix Monteiro. Aplicação do método de Monte Carlo para previsão do índice de Overall Equipment Effectiveness de uma máquina produtora de celulose. Revista Eletronica Sistemas & Gestão, n. , p. 25-37, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.20985/1980-5160.2020.v15n1.1608. Acesso em: 09 dez. 2024.
    • APA

      Araújo, I. G., Gomes, F. M., & Pereira, F. M. (2020). Aplicação do método de Monte Carlo para previsão do índice de Overall Equipment Effectiveness de uma máquina produtora de celulose. Revista Eletronica Sistemas & Gestão, ( ), 25-37. doi:10.20985/1980-5160.2020.v15n1.1608
    • NLM

      Araújo IG, Gomes FM, Pereira FM. Aplicação do método de Monte Carlo para previsão do índice de Overall Equipment Effectiveness de uma máquina produtora de celulose [Internet]. Revista Eletronica Sistemas & Gestão. 2020 ;( ): 25-37.[citado 2024 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.20985/1980-5160.2020.v15n1.1608
    • Vancouver

      Araújo IG, Gomes FM, Pereira FM. Aplicação do método de Monte Carlo para previsão do índice de Overall Equipment Effectiveness de uma máquina produtora de celulose [Internet]. Revista Eletronica Sistemas & Gestão. 2020 ;( ): 25-37.[citado 2024 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.20985/1980-5160.2020.v15n1.1608
  • Source: Knowledge-based systems. Unidade: EEL

    Subjects: ENGENHARIA DE PRODUÇÃO, PROGRAMAÇÃO GENÉTICA

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    • ABNT

      GOMES, Fabrício Maciel et al. Multiple response optimization: Analysis of genetic programming for symbolic regression and assessment of desirability functions. Knowledge-based systems, v. 179, p. 21-33, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2019.05.002. Acesso em: 09 dez. 2024.
    • APA

      Gomes, F. M., Pereira, F. M., Silva, A. F. da, & Silva, M. B. (2019). Multiple response optimization: Analysis of genetic programming for symbolic regression and assessment of desirability functions. Knowledge-based systems, 179, 21-33. doi:10.1016/j.knosys.2019.05.002
    • NLM

      Gomes FM, Pereira FM, Silva AF da, Silva MB. Multiple response optimization: Analysis of genetic programming for symbolic regression and assessment of desirability functions [Internet]. Knowledge-based systems. 2019 ;179 21-33.[citado 2024 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2019.05.002
    • Vancouver

      Gomes FM, Pereira FM, Silva AF da, Silva MB. Multiple response optimization: Analysis of genetic programming for symbolic regression and assessment of desirability functions [Internet]. Knowledge-based systems. 2019 ;179 21-33.[citado 2024 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2019.05.002
  • Source: Anais do XXII Simpósio Nacional de Bioprocessos (SINAFERM) XIII Enzymatic Hydrolysis of Biomass Symposium (SHEB). Unidade: EEL

    Assunto: ENZIMAS

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    • ABNT

      CARVALHO, Camila Lima de Souza e GOMES, Fabrício Maciel e PEREIRA, Félix Monteiro. Mathematical modeling of estrogen degradation in enzymatic membrane reactor. 2019, Anais.. Uberlândia - MG: SINAFERM, 2019. p. 1. Disponível em: https://proceedings.science/user/login/ashnazg?destination=/sinaferm/sinaferm-sheb-2019/trabalhos/mathematical-modeling-of-estrogen-degradation-in-enzimatic-membrane-reactor%3Flang%3Dpt-br%23download-paper&lang=pt-br. Acesso em: 09 dez. 2024.
    • APA

      Carvalho, C. L. de S., Gomes, F. M., & Pereira, F. M. (2019). Mathematical modeling of estrogen degradation in enzymatic membrane reactor. In Anais do XXII Simpósio Nacional de Bioprocessos (SINAFERM) XIII Enzymatic Hydrolysis of Biomass Symposium (SHEB) (p. 1). Uberlândia - MG: SINAFERM. Recuperado de https://proceedings.science/user/login/ashnazg?destination=/sinaferm/sinaferm-sheb-2019/trabalhos/mathematical-modeling-of-estrogen-degradation-in-enzimatic-membrane-reactor%3Flang%3Dpt-br%23download-paper&lang=pt-br
    • NLM

      Carvalho CL de S, Gomes FM, Pereira FM. Mathematical modeling of estrogen degradation in enzymatic membrane reactor [Internet]. Anais do XXII Simpósio Nacional de Bioprocessos (SINAFERM) XIII Enzymatic Hydrolysis of Biomass Symposium (SHEB). 2019 ;1.[citado 2024 dez. 09 ] Available from: https://proceedings.science/user/login/ashnazg?destination=/sinaferm/sinaferm-sheb-2019/trabalhos/mathematical-modeling-of-estrogen-degradation-in-enzimatic-membrane-reactor%3Flang%3Dpt-br%23download-paper&lang=pt-br
    • Vancouver

      Carvalho CL de S, Gomes FM, Pereira FM. Mathematical modeling of estrogen degradation in enzymatic membrane reactor [Internet]. Anais do XXII Simpósio Nacional de Bioprocessos (SINAFERM) XIII Enzymatic Hydrolysis of Biomass Symposium (SHEB). 2019 ;1.[citado 2024 dez. 09 ] Available from: https://proceedings.science/user/login/ashnazg?destination=/sinaferm/sinaferm-sheb-2019/trabalhos/mathematical-modeling-of-estrogen-degradation-in-enzimatic-membrane-reactor%3Flang%3Dpt-br%23download-paper&lang=pt-br
  • Source: GEPROS - Gestão da Produção, Operações e Sistemas. Unidade: EEL

    Assunto: ENGENHARIA DE PRODUÇÃO

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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      GOMES, Fabrício Maciel et al. Comparative study between different methods of agglutination in multiple response optimization. GEPROS - Gestão da Produção, Operações e Sistemas, v. 14, n. 1, p. 95-113, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.15675/gepros.v14i1.2080. Acesso em: 09 dez. 2024.
    • APA

      Gomes, F. M., Pereira, F. M., Marins, F. A. S., & Silva, M. B. (2019). Comparative study between different methods of agglutination in multiple response optimization. GEPROS - Gestão da Produção, Operações e Sistemas, 14( 1), 95-113. doi:10.15675/gepros.v14i1.2080
    • NLM

      Gomes FM, Pereira FM, Marins FAS, Silva MB. Comparative study between different methods of agglutination in multiple response optimization [Internet]. GEPROS - Gestão da Produção, Operações e Sistemas. 2019 ;14( 1): 95-113.[citado 2024 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.15675/gepros.v14i1.2080
    • Vancouver

      Gomes FM, Pereira FM, Marins FAS, Silva MB. Comparative study between different methods of agglutination in multiple response optimization [Internet]. GEPROS - Gestão da Produção, Operações e Sistemas. 2019 ;14( 1): 95-113.[citado 2024 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.15675/gepros.v14i1.2080
  • Source: Renewable energy. Unidade: EEL

    Subjects: PHENOMENOLOGICAL MODELING, ETANOL, VÁCUO, BIOTECNOLOGIA, PRODUCT REMOVAL

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      TAVARES, Bruna et al. An experimental and modeling approach for ethanol production by Kluyveromyces marxianus in stirred tank bioreactor using vacuum extraction as a strategy to overcome product inhibition. Renewable energy, v. 131, p. 261-267, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.renene.2018.07.030. Acesso em: 09 dez. 2024.
    • APA

      Tavares, B., Felipe, M. das G. de A., Santos, J. C. dos, Pereira, F. M., Gomes, S. D., & Sene, L. (2019). An experimental and modeling approach for ethanol production by Kluyveromyces marxianus in stirred tank bioreactor using vacuum extraction as a strategy to overcome product inhibition. Renewable energy, 131, 261-267. doi:10.1016/j.renene.2018.07.030
    • NLM

      Tavares B, Felipe M das G de A, Santos JC dos, Pereira FM, Gomes SD, Sene L. An experimental and modeling approach for ethanol production by Kluyveromyces marxianus in stirred tank bioreactor using vacuum extraction as a strategy to overcome product inhibition [Internet]. Renewable energy. 2019 ;131 261-267.[citado 2024 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.renene.2018.07.030
    • Vancouver

      Tavares B, Felipe M das G de A, Santos JC dos, Pereira FM, Gomes SD, Sene L. An experimental and modeling approach for ethanol production by Kluyveromyces marxianus in stirred tank bioreactor using vacuum extraction as a strategy to overcome product inhibition [Internet]. Renewable energy. 2019 ;131 261-267.[citado 2024 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.renene.2018.07.030
  • Source: Revista Produção Online. Unidade: EEL

    Subjects: OTIMIZAÇÃO ESTOCÁSTICA, ALGORITMOS GENÉTICOS

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      GOMES, Fabrício Maciel et al. Estudo comparativo entre os métodos gradiente reduzido generalizado e algoritmo genético em otimização com múltiplas respostas. Revista Produção Online, v. 17, n. 2, p. 592-619, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.14488/1676-1901.v17i2.2566. Acesso em: 09 dez. 2024.
    • APA

      Gomes, F. M., Pereira, F. M., Marins, F. A. S., & Silva, M. B. (2017). Estudo comparativo entre os métodos gradiente reduzido generalizado e algoritmo genético em otimização com múltiplas respostas. Revista Produção Online, 17( 2), 592-619. doi:10.14488/1676-1901.v17i2.2566
    • NLM

      Gomes FM, Pereira FM, Marins FAS, Silva MB. Estudo comparativo entre os métodos gradiente reduzido generalizado e algoritmo genético em otimização com múltiplas respostas [Internet]. Revista Produção Online. 2017 ;17( 2): 592-619.[citado 2024 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.14488/1676-1901.v17i2.2566
    • Vancouver

      Gomes FM, Pereira FM, Marins FAS, Silva MB. Estudo comparativo entre os métodos gradiente reduzido generalizado e algoritmo genético em otimização com múltiplas respostas [Internet]. Revista Produção Online. 2017 ;17( 2): 592-619.[citado 2024 dez. 09 ] Available from: https://doi.org/10.14488/1676-1901.v17i2.2566

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