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  • Unidade: IME

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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    • ABNT

      GEH, Renato Lui. Scalable learning of probabilistic circuits. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-23052022-122922/. Acesso em: 07 jun. 2023.
    • APA

      Geh, R. L. (2022). Scalable learning of probabilistic circuits (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-23052022-122922/
    • NLM

      Geh RL. Scalable learning of probabilistic circuits [Internet]. 2022 ;[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-23052022-122922/
    • Vancouver

      Geh RL. Scalable learning of probabilistic circuits [Internet]. 2022 ;[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-23052022-122922/
  • Source: Viruses. Unidades: FM, EE, IME, FD, ICMC

    Subjects: COVID-19, REAÇÃO EM CADEIA POR POLIMERASE, REDES COMPLEXAS, PROCESSOS ESTOCÁSTICOS

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      MENEZES, Maria Clara Saad et al. Distinct Outcomes in COVID-19 Patients with Positive or Negative RT-PCR Test. Viruses, v. 14, n. artigo 175, p. 1-14, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/v14020175. Acesso em: 07 jun. 2023.
    • APA

      Menezes, M. C. S., Pestana, D. V. S., Ferreira, J. C., Carvalho, C. R. R. D., Felix, M. C., Marcílio, I., et al. (2022). Distinct Outcomes in COVID-19 Patients with Positive or Negative RT-PCR Test. Viruses, 14( artigo 175), 1-14. doi:10.3390/v14020175
    • NLM

      Menezes MCS, Pestana DVS, Ferreira JC, Carvalho CRRD, Felix MC, Marcílio I, Silva KR da, Junior VC, Marchini JF, Alencar JC, Gomez LM, Mauá DD, Souza HP de, Emergency USP COVID-19 Group, HCFMUSP COVID-19 Study Group. Distinct Outcomes in COVID-19 Patients with Positive or Negative RT-PCR Test [Internet]. Viruses. 2022 ; 14( artigo 175): 1-14.[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://doi.org/10.3390/v14020175
    • Vancouver

      Menezes MCS, Pestana DVS, Ferreira JC, Carvalho CRRD, Felix MC, Marcílio I, Silva KR da, Junior VC, Marchini JF, Alencar JC, Gomez LM, Mauá DD, Souza HP de, Emergency USP COVID-19 Group, HCFMUSP COVID-19 Study Group. Distinct Outcomes in COVID-19 Patients with Positive or Negative RT-PCR Test [Internet]. Viruses. 2022 ; 14( artigo 175): 1-14.[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://doi.org/10.3390/v14020175
  • Source: Proceedings. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidade: IME

    Subjects: INVARIANTES, TEORIA DA DECISÃO

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    • ABNT

      MONEDA, Luis e MAUÁ, Denis Deratani. Time robust trees: using temporal invariance to improve generalization. 2022, Anais.. Cham: Springer, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-21686-2_27. Acesso em: 07 jun. 2023.
    • APA

      Moneda, L., & Mauá, D. D. (2022). Time robust trees: using temporal invariance to improve generalization. In Proceedings. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-21686-2_27
    • NLM

      Moneda L, Mauá DD. Time robust trees: using temporal invariance to improve generalization [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-21686-2_27
    • Vancouver

      Moneda L, Mauá DD. Time robust trees: using temporal invariance to improve generalization [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-21686-2_27
  • Source: Proceedings. Conference titles: International Conference on Computational Processing of the Portuguese Language - PROPOR. Unidades: IME, EP

    Subjects: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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    • ABNT

      JOSÉ, Marcos Menon et al. Integrating question answering and text-to-SQL in portuguese. 2022, Anais.. Cham: Springer, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-98305-5_26. Acesso em: 07 jun. 2023.
    • APA

      José, M. M., José, M. A., Mauá, D. D., & Cozman, F. G. (2022). Integrating question answering and text-to-SQL in portuguese. In Proceedings. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-98305-5_26
    • NLM

      José MM, José MA, Mauá DD, Cozman FG. Integrating question answering and text-to-SQL in portuguese [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-98305-5_26
    • Vancouver

      José MM, José MA, Mauá DD, Cozman FG. Integrating question answering and text-to-SQL in portuguese [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-98305-5_26
  • Source: Proceedings. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidade: IME

    Assunto: CONTROLE ÓTIMO

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    • 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: 07 jun. 2023.
    • 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 2023 jun. 07 ] 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 2023 jun. 07 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-21689-3_3
  • Source: Healthcare. Unidades: FM, EE, IME

    Subjects: ANÓXIA, COVID-19, ANÁLISE DE SOBREVIVÊNCIA

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      ALENCAR, Julio Cesar et al. Timing to intubation COVID-19 patients: can we put it off until tomorrow?. Healthcare, v. 10, n. 2, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/healthcare10020206. Acesso em: 07 jun. 2023.
    • APA

      Alencar, J. C., Sternlicht, J. M., Veiga, A. D. M., Marchini, J. F. M., Ferreira, J. C., Carvalho, C. R. R. D., et al. (2022). Timing to intubation COVID-19 patients: can we put it off until tomorrow? Healthcare, 10( 2). doi:10.3390/healthcare10020206
    • NLM

      Alencar JC, Sternlicht JM, Veiga ADM, Marchini JFM, Ferreira JC, Carvalho CRRD, Marcílio I, Silva KR da, Cobello Junior V, Felix MC, Gomez LM, Souza HP de, Mauá DD. Timing to intubation COVID-19 patients: can we put it off until tomorrow? [Internet]. Healthcare. 2022 ; 10( 2):[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://doi.org/10.3390/healthcare10020206
    • Vancouver

      Alencar JC, Sternlicht JM, Veiga ADM, Marchini JFM, Ferreira JC, Carvalho CRRD, Marcílio I, Silva KR da, Cobello Junior V, Felix MC, Gomez LM, Souza HP de, Mauá DD. Timing to intubation COVID-19 patients: can we put it off until tomorrow? [Internet]. Healthcare. 2022 ; 10( 2):[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://doi.org/10.3390/healthcare10020206
  • Unidade: IME

    Assunto: MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS

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    • ABNT

      RIBEIRO, Heitor Reis. A benchmark for Maximum-a-Posteriori Inference algorithms in discrete Sum-Product Networks. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-19062021-063556/. Acesso em: 07 jun. 2023.
    • APA

      Ribeiro, H. R. (2021). A benchmark for Maximum-a-Posteriori Inference algorithms in discrete Sum-Product Networks (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-19062021-063556/
    • NLM

      Ribeiro HR. A benchmark for Maximum-a-Posteriori Inference algorithms in discrete Sum-Product Networks [Internet]. 2021 ;[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-19062021-063556/
    • Vancouver

      Ribeiro HR. A benchmark for Maximum-a-Posteriori Inference algorithms in discrete Sum-Product Networks [Internet]. 2021 ;[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-19062021-063556/
  • Unidade: IME

    Assunto: APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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    • ABNT

      SANTOS, Luis Gustavo Moneda dos. Domain generalization, invariance and the Time Robust Forest. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-16112021-193305/. Acesso em: 07 jun. 2023.
    • APA

      Santos, L. G. M. dos. (2021). Domain generalization, invariance and the Time Robust Forest (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-16112021-193305/
    • NLM

      Santos LGM dos. Domain generalization, invariance and the Time Robust Forest [Internet]. 2021 ;[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-16112021-193305/
    • Vancouver

      Santos LGM dos. Domain generalization, invariance and the Time Robust Forest [Internet]. 2021 ;[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-16112021-193305/
  • Unidade: IME

    Assunto: MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS

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

      International Journal of Approximate Reasoning. . Philadelphia: Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://www.sciencedirect.com/journal/international-journal-of-approximate-reasoning/vol/137/suppl/C. Acesso em: 07 jun. 2023. , 2021
    • APA

      International Journal of Approximate Reasoning. (2021). International Journal of Approximate Reasoning. Philadelphia: Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://www.sciencedirect.com/journal/international-journal-of-approximate-reasoning/vol/137/suppl/C
    • NLM

      International Journal of Approximate Reasoning [Internet]. 2021 ; 137 113.[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://www.sciencedirect.com/journal/international-journal-of-approximate-reasoning/vol/137/suppl/C
    • Vancouver

      International Journal of Approximate Reasoning [Internet]. 2021 ; 137 113.[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://www.sciencedirect.com/journal/international-journal-of-approximate-reasoning/vol/137/suppl/C
  • Unidade: IME

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, PROGRAMAÇÃO LINEAR

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

      KATAGUE, Gustavo Perez. A Mixed-Integer Linear Programming reformulation approach to Maximum A Posteriori inference in Sum-Product Networks. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-05032021-193406/. Acesso em: 07 jun. 2023.
    • APA

      Katague, G. P. (2021). A Mixed-Integer Linear Programming reformulation approach to Maximum A Posteriori inference in Sum-Product Networks (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-05032021-193406/
    • NLM

      Katague GP. A Mixed-Integer Linear Programming reformulation approach to Maximum A Posteriori inference in Sum-Product Networks [Internet]. 2021 ;[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-05032021-193406/
    • Vancouver

      Katague GP. A Mixed-Integer Linear Programming reformulation approach to Maximum A Posteriori inference in Sum-Product Networks [Internet]. 2021 ;[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-05032021-193406/
  • Source: International Journal of Approximate Reasoning. Unidades: EACH, IME

    Subjects: PESQUISA OPERACIONAL, PROGRAMAÇÃO MATEMÁTICA, PROCESSOS DE MARKOV, TEORIA DOS JOGOS, TEORIA DA DECISÃO

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    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: 07 jun. 2023.
    • 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 2023 jun. 07 ] 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 2023 jun. 07 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ijar.2021.09.003
  • Source: Proceedings. Conference titles: European Conference on Symbolic and Quantitative Approaches with Uncertainty - ECSQARU. Unidade: IME

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS

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

      VILLANUEVA LLERENA, Julissa Giuliana e MAUÁ, Denis Deratani e ANTONUCCI, Alessandro. Cautious classification with data missing not at random using generative random forests. 2021, Anais.. Cham: Springer, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-86772-0_21. Acesso em: 07 jun. 2023.
    • APA

      Villanueva Llerena, J. G., Mauá, D. D., & Antonucci, A. (2021). Cautious classification with data missing not at random using generative random forests. In Proceedings. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-86772-0_21
    • NLM

      Villanueva Llerena JG, Mauá DD, Antonucci A. Cautious classification with data missing not at random using generative random forests [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-86772-0_21
    • Vancouver

      Villanueva Llerena JG, Mauá DD, Antonucci A. Cautious classification with data missing not at random using generative random forests [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-86772-0_21
  • Source: Workshop. Conference titles: Workshop on Tractable Probabilistic Modeling. Unidade: IME

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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

      GEH, Renato Lui e MAUÁ, Denis Deratani. Fast and accurate learning of probabilistic circuits by random projections. 2021, Anais.. [S.l.]: Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo, 2021. Disponível em: https://openreview.net/forum?id=BhoGeih_B8o. Acesso em: 07 jun. 2023.
    • APA

      Geh, R. L., & Mauá, D. D. (2021). Fast and accurate learning of probabilistic circuits by random projections. In Workshop. Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://openreview.net/forum?id=BhoGeih_B8o
    • NLM

      Geh RL, Mauá DD. Fast and accurate learning of probabilistic circuits by random projections [Internet]. Workshop. 2021 ;[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://openreview.net/forum?id=BhoGeih_B8o
    • Vancouver

      Geh RL, Mauá DD. Fast and accurate learning of probabilistic circuits by random projections [Internet]. Workshop. 2021 ;[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://openreview.net/forum?id=BhoGeih_B8o
  • Source: International Journal of Approximate Reasoning. Unidade: IME

    Assunto: MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS

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

      MAUÁ, Denis Deratani e CAMPOS, Cassio Polpo de. Special issue on robustness in probabilistic graphical models. [Editorial]. International Journal of Approximate Reasoning. Philadelphia: Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ijar.2021.07.002. Acesso em: 07 jun. 2023. , 2021
    • APA

      Mauá, D. D., & Campos, C. P. de. (2021). Special issue on robustness in probabilistic graphical models. [Editorial]. International Journal of Approximate Reasoning. Philadelphia: Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo. doi:10.1016/j.ijar.2021.07.002
    • NLM

      Mauá DD, Campos CP de. Special issue on robustness in probabilistic graphical models. [Editorial] [Internet]. International Journal of Approximate Reasoning. 2021 ; 137 113.[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ijar.2021.07.002
    • Vancouver

      Mauá DD, Campos CP de. Special issue on robustness in probabilistic graphical models. [Editorial] [Internet]. International Journal of Approximate Reasoning. 2021 ; 137 113.[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ijar.2021.07.002
  • Source: Proceedings of Machine Learning Research : PMLR. Conference titles: Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence - UAI. Unidade: IME

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RACIOCÍNIO PROBABILÍSTICO

    Versão PublicadaAcesso à fonteAcesso à fonteHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      GEH, Renato Lui e MAUÁ, Denis Deratani. Learning probabilistic sentential decision diagrams under logic constraints by sampling and averaging. Proceedings of Machine Learning Research : PMLR. Brookline: Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://proceedings.mlr.press/v161/geh21a/geh21a.pdf. Acesso em: 07 jun. 2023. , 2021
    • APA

      Geh, R. L., & Mauá, D. D. (2021). Learning probabilistic sentential decision diagrams under logic constraints by sampling and averaging. Proceedings of Machine Learning Research : PMLR. Brookline: Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://proceedings.mlr.press/v161/geh21a/geh21a.pdf
    • NLM

      Geh RL, Mauá DD. Learning probabilistic sentential decision diagrams under logic constraints by sampling and averaging [Internet]. Proceedings of Machine Learning Research : PMLR. 2021 ; 161 2039-2049.[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://proceedings.mlr.press/v161/geh21a/geh21a.pdf
    • Vancouver

      Geh RL, Mauá DD. Learning probabilistic sentential decision diagrams under logic constraints by sampling and averaging [Internet]. Proceedings of Machine Learning Research : PMLR. 2021 ; 161 2039-2049.[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://proceedings.mlr.press/v161/geh21a/geh21a.pdf
  • Unidade: IME

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS

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

      BUENO, Thiago Pereira. Planning in stochastic computation graphs: solving stochastic nonlinear problems with backpropagation. 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-29102021-133418/. Acesso em: 07 jun. 2023.
    • APA

      Bueno, T. P. (2021). Planning in stochastic computation graphs: solving stochastic nonlinear problems with backpropagation (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-29102021-133418/
    • NLM

      Bueno TP. Planning in stochastic computation graphs: solving stochastic nonlinear problems with backpropagation [Internet]. 2021 ;[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-29102021-133418/
    • Vancouver

      Bueno TP. Planning in stochastic computation graphs: solving stochastic nonlinear problems with backpropagation [Internet]. 2021 ;[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-29102021-133418/
  • Source: Proceddings : AAAI-20 Student Tracks. Conference titles: AAAI Conference on Artificial Intelligence - AAAI. Unidade: IME

    Assunto: MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS

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

      LLERENA, Julissa Villanueva e MAUÁ, Denis Deratani. Efficient predictive uncertainty estimators for deep probabilistic models. Proceddings : AAAI-20 Student Tracks. Palo Alto: AAAI Press. Disponível em: https://doi.org/10.1609/aaai.v34i10.7142. Acesso em: 07 jun. 2023. , 2020
    • APA

      Llerena, J. V., & Mauá, D. D. (2020). Efficient predictive uncertainty estimators for deep probabilistic models. Proceddings : AAAI-20 Student Tracks. Palo Alto: AAAI Press. doi:10.1609/aaai.v34i10.7142
    • NLM

      Llerena JV, Mauá DD. Efficient predictive uncertainty estimators for deep probabilistic models [Internet]. Proceddings : AAAI-20 Student Tracks. 2020 ; 35( 100): 13740-13741.[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://doi.org/10.1609/aaai.v34i10.7142
    • Vancouver

      Llerena JV, Mauá DD. Efficient predictive uncertainty estimators for deep probabilistic models [Internet]. Proceddings : AAAI-20 Student Tracks. 2020 ; 35( 100): 13740-13741.[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://doi.org/10.1609/aaai.v34i10.7142
  • Source: International Journal of Approximate Reasoning. Unidades: EP, IME

    Subjects: PROGRAMAÇÃO LÓGICA, COMPUTABILIDADE E COMPLEXIDADE

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

      COZMAN, Fabio Gagliardi e MAUÁ, Denis Deratani. The joy of probabilistic answer set programming: semantics, complexity, expressivity, inference. International Journal of Approximate Reasoning, v. 125, p. 218-239, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ijar.2020.07.004. Acesso em: 07 jun. 2023.
    • APA

      Cozman, F. G., & Mauá, D. D. (2020). The joy of probabilistic answer set programming: semantics, complexity, expressivity, inference. International Journal of Approximate Reasoning, 125, 218-239. doi:10.1016/j.ijar.2020.07.004
    • NLM

      Cozman FG, Mauá DD. The joy of probabilistic answer set programming: semantics, complexity, expressivity, inference [Internet]. International Journal of Approximate Reasoning. 2020 ; 125 218-239.[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ijar.2020.07.004
    • Vancouver

      Cozman FG, Mauá DD. The joy of probabilistic answer set programming: semantics, complexity, expressivity, inference [Internet]. International Journal of Approximate Reasoning. 2020 ; 125 218-239.[citado 2023 jun. 07 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ijar.2020.07.004
  • Source: Proceedings. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidades: IME, EACH

    Subjects: PROBABILIDADE, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, ANÁLISE DE RISCO

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    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: 07 jun. 2023.
    • 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 2023 jun. 07 ] 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 2023 jun. 07 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-61380-8_7
  • Source: International Journal of Approximate Reasoning. Unidades: IME, EP

    Assunto: COMPUTABILIDADE E COMPLEXIDADE

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

      MAUÁ, Denis Deratani e COZMAN, Fabio Gagliardi. Complexity results for probabilistic answer set programming. International Journal of Approximate Reasoning, v. 118, p. 133-154, 2020Tradução . . Disponível em: http://dx.doi.org/10.1016/j.ijar.2019.12.003. Acesso em: 07 jun. 2023.
    • APA

      Mauá, D. D., & Cozman, F. G. (2020). Complexity results for probabilistic answer set programming. International Journal of Approximate Reasoning, 118, 133-154. doi:10.1016/j.ijar.2019.12.003
    • NLM

      Mauá DD, Cozman FG. Complexity results for probabilistic answer set programming [Internet]. International Journal of Approximate Reasoning. 2020 ;118 133-154.[citado 2023 jun. 07 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.ijar.2019.12.003
    • Vancouver

      Mauá DD, Cozman FG. Complexity results for probabilistic answer set programming [Internet]. International Journal of Approximate Reasoning. 2020 ;118 133-154.[citado 2023 jun. 07 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.ijar.2019.12.003

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