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  • Source: Empirical Software Engineering. Unidade: ICMC

    Subjects: MODELOS DE PROCESSO DE SOFTWARE, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

    Versão AceitaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      DAMASCENO, Carlos Diego Nascimento e MOUSAVI, Mohammad Reza e SIMÃO, Adenilso da Silva. Learning by sampling: learning behavioral family models from software product lines. Empirical Software Engineering, v. 26, n. Ja 2021, p. 1-46, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10664-020-09912-w. Acesso em: 31 ago. 2024.
    • APA

      Damasceno, C. D. N., Mousavi, M. R., & Simão, A. da S. (2021). Learning by sampling: learning behavioral family models from software product lines. Empirical Software Engineering, 26( Ja 2021), 1-46. doi:10.1007/s10664-020-09912-w
    • NLM

      Damasceno CDN, Mousavi MR, Simão A da S. Learning by sampling: learning behavioral family models from software product lines [Internet]. Empirical Software Engineering. 2021 ; 26( Ja 2021): 1-46.[citado 2024 ago. 31 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10664-020-09912-w
    • Vancouver

      Damasceno CDN, Mousavi MR, Simão A da S. Learning by sampling: learning behavioral family models from software product lines [Internet]. Empirical Software Engineering. 2021 ; 26( Ja 2021): 1-46.[citado 2024 ago. 31 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10664-020-09912-w
  • Unidade: ICMC

    Subjects: ENGENHARIA DE SOFTWARE, SOFTWARES

    Acesso à fonteHow to cite
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    • ABNT

      DAMASCENO, Carlos Diego Nascimento. Learning finite state machine models of evolving systems: From evolution over time to variability in space. 2020. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02092020-091958/. Acesso em: 31 ago. 2024.
    • APA

      Damasceno, C. D. N. (2020). Learning finite state machine models of evolving systems: From evolution over time to variability in space (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02092020-091958/
    • NLM

      Damasceno CDN. Learning finite state machine models of evolving systems: From evolution over time to variability in space [Internet]. 2020 ;[citado 2024 ago. 31 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02092020-091958/
    • Vancouver

      Damasceno CDN. Learning finite state machine models of evolving systems: From evolution over time to variability in space [Internet]. 2020 ;[citado 2024 ago. 31 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02092020-091958/
  • Unidade: ICMC

    Subjects: SOFTWARES, SISTEMAS DE INFORMAÇÃO, ENGENHARIA DE SOFTWARE

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

      DAMASCENO, Carlos Diego Nascimento. Evaluating finite state machine based testing methods on RBAC systems. 2016. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2016. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11112016-101158/. Acesso em: 31 ago. 2024.
    • APA

      Damasceno, C. D. N. (2016). Evaluating finite state machine based testing methods on RBAC systems (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11112016-101158/
    • NLM

      Damasceno CDN. Evaluating finite state machine based testing methods on RBAC systems [Internet]. 2016 ;[citado 2024 ago. 31 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11112016-101158/
    • Vancouver

      Damasceno CDN. Evaluating finite state machine based testing methods on RBAC systems [Internet]. 2016 ;[citado 2024 ago. 31 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11112016-101158/

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