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Mestrado Profissionalizante
Educação Estatística na Escola Básica: introduzindo software CODAP na análise descritiva e árvore de decisão (2023)
Bonangelo, Rafael Vieira; Cordani, Lisbeth Kaiserlian (Orientador)
Unidade: IME
Subjects: ANÁLISE DE DADOS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, ESTATÍSTICA, ALGORITMOS, PROCESSAMENTO DE DADOS
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ABNT
BONANGELO, Rafael Vieira. Educação Estatística na Escola Básica: introduzindo software CODAP na análise descritiva e árvore de decisão. 2023. Mestrado Profissionalizante – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45135/tde-30012024-113301/. Acesso em: 31 jul. 2024.
APA
Bonangelo, R. V. (2023). Educação Estatística na Escola Básica: introduzindo software CODAP na análise descritiva e árvore de decisão (Mestrado Profissionalizante). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45135/tde-30012024-113301/
NLM
Bonangelo RV. Educação Estatística na Escola Básica: introduzindo software CODAP na análise descritiva e árvore de decisão [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jul. 31 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45135/tde-30012024-113301/
Vancouver
Bonangelo RV. Educação Estatística na Escola Básica: introduzindo software CODAP na análise descritiva e árvore de decisão [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jul. 31 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45135/tde-30012024-113301/
Artigo de periodico
Offline artificial intelligence for education: a path to a more inclusive field (2023)
Freitas, Elyda Laisa Soares Xavier ; Pinto, Ig Ibert Bittencourt Santana ; Isotani, Seiji ; Marques, Leonardo ; Dermeval, Diego ; Silva, Alan Pedro da ; Mello, Rafael Ferreira
Source: Revista Brasileira de Informática na Educação - RBIE. Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, ANÁLISE DE DADOS, ENSINO E APRENDIZAGEM, EDUCAÇÃO
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ABNT
FREITAS, Elyda Laisa Soares Xavier et al. Offline artificial intelligence for education: a path to a more inclusive field. Revista Brasileira de Informática na Educação - RBIE, v. 31, p. 307-322, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.5753/rbie.2023.3156. Acesso em: 31 jul. 2024.
APA
Freitas, E. L. S. X., Pinto, I. I. B. S., Isotani, S., Marques, L., Dermeval, D., Silva, A. P. da, & Mello, R. F. (2023). Offline artificial intelligence for education: a path to a more inclusive field. Revista Brasileira de Informática na Educação - RBIE, 31, 307-322. doi:10.5753/rbie.2023.3156
NLM
Freitas ELSX, Pinto IIBS, Isotani S, Marques L, Dermeval D, Silva AP da, Mello RF. Offline artificial intelligence for education: a path to a more inclusive field [Internet]. Revista Brasileira de Informática na Educação - RBIE. 2023 ; 31 307-322.[citado 2024 jul. 31 ] Available from: https://doi.org/10.5753/rbie.2023.3156
Vancouver
Freitas ELSX, Pinto IIBS, Isotani S, Marques L, Dermeval D, Silva AP da, Mello RF. Offline artificial intelligence for education: a path to a more inclusive field [Internet]. Revista Brasileira de Informática na Educação - RBIE. 2023 ; 31 307-322.[citado 2024 jul. 31 ] Available from: https://doi.org/10.5753/rbie.2023.3156
Trabalho de evento
Governança de dados na agricultura digital: relato da experiência do C4AI (2023)
Mendes, Cássia Isabel Costa ; Correa, Fernando E.; Drucker, Debora Pignatari ; Soares, Filipi Miranda ; Saraiva, Antonio Mauro ; Delbem, Alexandre Cláudio Botazzo ; Osório, Fernando Santos ; Oliveira, Cristina Godoy Bernardo de ; Maranhão, Juliano
Source: Anais. Conference titles: Congresso Brasileiro de Agroinformática - SBIAgro. Unidades: EP, ICMC, FDRP, FD, IEA
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, AGRICULTURA, ANÁLISE DE DADOS
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ABNT
MENDES, Cássia Isabel Costa et al. Governança de dados na agricultura digital: relato da experiência do C4AI. 2023, Anais.. Porto alegre: SBC, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.5753/sbiagro.2023.26559. Acesso em: 31 jul. 2024.
APA
Mendes, C. I. C., Correa, F. E., Drucker, D. P., Soares, F. M., Saraiva, A. M., Delbem, A. C. B., et al. (2023). Governança de dados na agricultura digital: relato da experiência do C4AI. In Anais. Porto alegre: SBC. doi:10.5753/sbiagro.2023.26559
NLM
Mendes CIC, Correa FE, Drucker DP, Soares FM, Saraiva AM, Delbem ACB, Osório FS, Oliveira CGB de, Maranhão J. Governança de dados na agricultura digital: relato da experiência do C4AI [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2024 jul. 31 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbiagro.2023.26559
Vancouver
Mendes CIC, Correa FE, Drucker DP, Soares FM, Saraiva AM, Delbem ACB, Osório FS, Oliveira CGB de, Maranhão J. Governança de dados na agricultura digital: relato da experiência do C4AI [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2024 jul. 31 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbiagro.2023.26559
Mestrado Profissionalizante
Monitoramento do descarte de resíduos sólidos usando IoT e IA (2022)
Iwami, Bruno Suguimoto; Ueyama, Jó (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, SISTEMAS EMBUTIDOS, ANÁLISE DE DADOS, MONITORAMENTO AMBIENTAL, TEMPO-REAL
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ABNT
IWAMI, Bruno Suguimoto. Monitoramento do descarte de resíduos sólidos usando IoT e IA. 2022. Mestrado Profissionalizante – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-02022023-161154/. Acesso em: 31 jul. 2024.
APA
Iwami, B. S. (2022). Monitoramento do descarte de resíduos sólidos usando IoT e IA (Mestrado Profissionalizante). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-02022023-161154/
NLM
Iwami BS. Monitoramento do descarte de resíduos sólidos usando IoT e IA [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jul. 31 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-02022023-161154/
Vancouver
Iwami BS. Monitoramento do descarte de resíduos sólidos usando IoT e IA [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jul. 31 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-02022023-161154/
Trabalho de evento
Transformação digital: um ensaio sobre big data, análise de dados e inteligência artificial (2021)
Hamanaka, Raíssa Yuri; Benin, Keli Rodrigues do Amaral; Paletta, Francisco Carlos
Source: Anais. Conference titles: Colóquio em Organização, Acesso e Apropriação da Informação e do Conhecimento. Unidade: ECA
Subjects: REPRESENTAÇÃO DA INFORMAÇÃO, ANÁLISE DE DADOS, BIG DATA, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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ABNT
HAMANAKA, Raíssa Yuri e BENIN, Keli Rodrigues do Amaral e PALETTA, Francisco Carlos. Transformação digital: um ensaio sobre big data, análise de dados e inteligência artificial. 2021, Anais.. Londrina: Escola de Comunicações e Artes, Universidade de São Paulo, 2021. Disponível em: https://www.eca.usp.br/acervo/producao-academica/003043592.pdf. Acesso em: 31 jul. 2024.
APA
Hamanaka, R. Y., Benin, K. R. do A., & Paletta, F. C. (2021). Transformação digital: um ensaio sobre big data, análise de dados e inteligência artificial. In Anais. Londrina: Escola de Comunicações e Artes, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://www.eca.usp.br/acervo/producao-academica/003043592.pdf
NLM
Hamanaka RY, Benin KR do A, Paletta FC. Transformação digital: um ensaio sobre big data, análise de dados e inteligência artificial [Internet]. Anais. 2021 ;[citado 2024 jul. 31 ] Available from: https://www.eca.usp.br/acervo/producao-academica/003043592.pdf
Vancouver
Hamanaka RY, Benin KR do A, Paletta FC. Transformação digital: um ensaio sobre big data, análise de dados e inteligência artificial [Internet]. Anais. 2021 ;[citado 2024 jul. 31 ] Available from: https://www.eca.usp.br/acervo/producao-academica/003043592.pdf
Texto na web
Machine e deep learning: fortes tendências para o Brasil em 2019 (2019)
Montini, Alessandra de Ávila
Source: Computerworld. Unidade: FEA
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, ALGORITMOS, ANÁLISE DE DADOS, TOMADA DE DECISÃO
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ABNT
MONTINI, Alessandra de Ávila. Machine e deep learning: fortes tendências para o Brasil em 2019. Computerworld. São Paulo: Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Atuária, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://computerworld.com.br/2019/03/07/machine-e-deep-learning-fortes-tendencias-para-o-brasil-em-2019/. Acesso em: 31 jul. 2024. , 2019
APA
Montini, A. de Á. (2019). Machine e deep learning: fortes tendências para o Brasil em 2019. Computerworld. São Paulo: Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Atuária, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://computerworld.com.br/2019/03/07/machine-e-deep-learning-fortes-tendencias-para-o-brasil-em-2019/
NLM
Montini A de Á. Machine e deep learning: fortes tendências para o Brasil em 2019 [Internet]. Computerworld. 2019 ;[citado 2024 jul. 31 ] Available from: https://computerworld.com.br/2019/03/07/machine-e-deep-learning-fortes-tendencias-para-o-brasil-em-2019/
Vancouver
Montini A de Á. Machine e deep learning: fortes tendências para o Brasil em 2019 [Internet]. Computerworld. 2019 ;[citado 2024 jul. 31 ] Available from: https://computerworld.com.br/2019/03/07/machine-e-deep-learning-fortes-tendencias-para-o-brasil-em-2019/
Texto na web
Inteligência artificial: grande aliada das empresas para alcançar o consumidor final (2019)
Montini, Alessandra de Ávila
Source: FEA Notícias. Unidade: FEA
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, ANÁLISE DE DADOS, TOMADA DE DECISÃO, CONSUMIDOR
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MONTINI, Alessandra de Ávila. Inteligência artificial: grande aliada das empresas para alcançar o consumidor final. FEA Notícias. São Paulo: Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Atuária, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://www.fea.usp.br/fea/noticias/inteligencia-artificial-grande-aliada-das-empresas-para-alcancar-o-consumidor-final. Acesso em: 31 jul. 2024. , 2019
APA
Montini, A. de Á. (2019). Inteligência artificial: grande aliada das empresas para alcançar o consumidor final. FEA Notícias. São Paulo: Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Atuária, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://www.fea.usp.br/fea/noticias/inteligencia-artificial-grande-aliada-das-empresas-para-alcancar-o-consumidor-final
NLM
Montini A de Á. Inteligência artificial: grande aliada das empresas para alcançar o consumidor final [Internet]. FEA Notícias. 2019 ;[citado 2024 jul. 31 ] Available from: https://www.fea.usp.br/fea/noticias/inteligencia-artificial-grande-aliada-das-empresas-para-alcancar-o-consumidor-final
Vancouver
Montini A de Á. Inteligência artificial: grande aliada das empresas para alcançar o consumidor final [Internet]. FEA Notícias. 2019 ;[citado 2024 jul. 31 ] Available from: https://www.fea.usp.br/fea/noticias/inteligencia-artificial-grande-aliada-das-empresas-para-alcancar-o-consumidor-final
Texto na web
Machine e deep learning: fortes tendências para o Brasil em 2019 (2019)
Montini, Alessandra de Ávila
Source: Noomis. Unidade: FEA
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, ALGORITMOS, ANÁLISE DE DADOS, TOMADA DE DECISÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MONTINI, Alessandra de Ávila. Machine e deep learning: fortes tendências para o Brasil em 2019. Noomis. São Paulo: Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Atuária, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://noomis.febraban.org.br/especialista/alessandra-montini/machine-e-deep-learning-fortes-tendencias-para-o-brasil-em-2019. Acesso em: 31 jul. 2024. , 2019
APA
Montini, A. de Á. (2019). Machine e deep learning: fortes tendências para o Brasil em 2019. Noomis. São Paulo: Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Atuária, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://noomis.febraban.org.br/especialista/alessandra-montini/machine-e-deep-learning-fortes-tendencias-para-o-brasil-em-2019
NLM
Montini A de Á. Machine e deep learning: fortes tendências para o Brasil em 2019 [Internet]. Noomis. 2019 ;[citado 2024 jul. 31 ] Available from: https://noomis.febraban.org.br/especialista/alessandra-montini/machine-e-deep-learning-fortes-tendencias-para-o-brasil-em-2019
Vancouver
Montini A de Á. Machine e deep learning: fortes tendências para o Brasil em 2019 [Internet]. Noomis. 2019 ;[citado 2024 jul. 31 ] Available from: https://noomis.febraban.org.br/especialista/alessandra-montini/machine-e-deep-learning-fortes-tendencias-para-o-brasil-em-2019
Texto na web
Como a inteligência artificial está mudando empresas no Brasil (2019)
Montini, Alessandra de Ávila
Source: Propmark. Unidade: FEA
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, ANÁLISE DE DADOS, BIG DATA, TOMADA DE DECISÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MONTINI, Alessandra de Ávila. Como a inteligência artificial está mudando empresas no Brasil. Propmark. São Paulo: Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Atuária, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://propmark.com.br/mercado/como-a-inteligencia-artificial-esta-mudando-empresas-no-brasil/. Acesso em: 31 jul. 2024. , 2019
APA
Montini, A. de Á. (2019). Como a inteligência artificial está mudando empresas no Brasil. Propmark. São Paulo: Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Atuária, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://propmark.com.br/mercado/como-a-inteligencia-artificial-esta-mudando-empresas-no-brasil/
NLM
Montini A de Á. Como a inteligência artificial está mudando empresas no Brasil [Internet]. Propmark. 2019 ;[citado 2024 jul. 31 ] Available from: https://propmark.com.br/mercado/como-a-inteligencia-artificial-esta-mudando-empresas-no-brasil/
Vancouver
Montini A de Á. Como a inteligência artificial está mudando empresas no Brasil [Internet]. Propmark. 2019 ;[citado 2024 jul. 31 ] Available from: https://propmark.com.br/mercado/como-a-inteligencia-artificial-esta-mudando-empresas-no-brasil/
Texto na web
Machine learning abre oportunidades para novos empregos e negócios. [Depoimento] (2019)
Montini, Alessandra de Ávila
Source: Ittrends. Unidade: FEA
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, ANÁLISE DE DADOS, PÓS-GRADUAÇÃO, EMPREGABILIDADE
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MONTINI, Alessandra de Ávila. Machine learning abre oportunidades para novos empregos e negócios. [Depoimento]. Ittrends. São Paulo: Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Atuária, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://ittrends.com/conteudos/machine-learning-oportunidades/. Acesso em: 31 jul. 2024. , 2019
APA
Montini, A. de Á. (2019). Machine learning abre oportunidades para novos empregos e negócios. [Depoimento]. Ittrends. São Paulo: Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Atuária, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://ittrends.com/conteudos/machine-learning-oportunidades/
NLM
Montini A de Á. Machine learning abre oportunidades para novos empregos e negócios. [Depoimento] [Internet]. Ittrends. 2019 ;[citado 2024 jul. 31 ] Available from: https://ittrends.com/conteudos/machine-learning-oportunidades/
Vancouver
Montini A de Á. Machine learning abre oportunidades para novos empregos e negócios. [Depoimento] [Internet]. Ittrends. 2019 ;[citado 2024 jul. 31 ] Available from: https://ittrends.com/conteudos/machine-learning-oportunidades/
Artigo de periodico
Similarity-based scoring method for classification of Health Informatics content (2011)
Teixeira, Fabio de Oliveira; Falcão, Alex Esteves Jaccoud; Sousa, Fernando Sequeira; Hummel, Anderson Diniz; Costa, Thiago Martini da; Mancini, Felipe; Araújo, Luciano Vieira de; Pisa, Ivan Torres
Source: Journal of Health Informatics. Unidade: EACH
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, ANÁLISE DE DADOS, ARTIGO CIENTÍFICO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
TEIXEIRA, Fabio de Oliveira et al. Similarity-based scoring method for classification of Health Informatics content. Journal of Health Informatics, v. 3, n. abr./ju 2011, p. 35-42, 2011Tradução . . Disponível em: http://www.jhi-sbis.saude.ws/ojs-jhi/index.php?journal=jhi-sbis&page=article&op=view&path[]=137&path[]=65. Acesso em: 31 jul. 2024.
APA
Teixeira, F. de O., Falcão, A. E. J., Sousa, F. S., Hummel, A. D., Costa, T. M. da, Mancini, F., et al. (2011). Similarity-based scoring method for classification of Health Informatics content. Journal of Health Informatics, 3( abr./ju 2011), 35-42. Recuperado de http://www.jhi-sbis.saude.ws/ojs-jhi/index.php?journal=jhi-sbis&page=article&op=view&path[]=137&path[]=65
NLM
Teixeira F de O, Falcão AEJ, Sousa FS, Hummel AD, Costa TM da, Mancini F, Araújo LV de, Pisa IT. Similarity-based scoring method for classification of Health Informatics content [Internet]. Journal of Health Informatics. 2011 ; 3( abr./ju 2011): 35-42.[citado 2024 jul. 31 ] Available from: http://www.jhi-sbis.saude.ws/ojs-jhi/index.php?journal=jhi-sbis&page=article&op=view&path[]=137&path[]=65
Vancouver
Teixeira F de O, Falcão AEJ, Sousa FS, Hummel AD, Costa TM da, Mancini F, Araújo LV de, Pisa IT. Similarity-based scoring method for classification of Health Informatics content [Internet]. Journal of Health Informatics. 2011 ; 3( abr./ju 2011): 35-42.[citado 2024 jul. 31 ] Available from: http://www.jhi-sbis.saude.ws/ojs-jhi/index.php?journal=jhi-sbis&page=article&op=view&path[]=137&path[]=65
Artigo de periodico
Using data mining techniques for development expert systems equipped with learning capabilities for use in automated industrial plants (2010)
Andrade, Alexandre Acácio de; Dias, Eduardo Mario ; Pereira, Sérgio Luiz ; Fontana, Caio Fernando
Source: WSEAS Transactions on Systems and Control. Unidade: EP
Subjects: ANÁLISE DE DADOS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, AUTOMAÇÃO INDUSTRIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ANDRADE, Alexandre Acácio de et al. Using data mining techniques for development expert systems equipped with learning capabilities for use in automated industrial plants. WSEAS Transactions on Systems and Control, v. 5, n. ju 2010, p. 413-422, 2010Tradução . . Acesso em: 31 jul. 2024.
APA
Andrade, A. A. de, Dias, E. M., Pereira, S. L., & Fontana, C. F. (2010). Using data mining techniques for development expert systems equipped with learning capabilities for use in automated industrial plants. WSEAS Transactions on Systems and Control, 5( ju 2010), 413-422.
NLM
Andrade AA de, Dias EM, Pereira SL, Fontana CF. Using data mining techniques for development expert systems equipped with learning capabilities for use in automated industrial plants. WSEAS Transactions on Systems and Control. 2010 ; 5( ju 2010): 413-422.[citado 2024 jul. 31 ]
Vancouver
Andrade AA de, Dias EM, Pereira SL, Fontana CF. Using data mining techniques for development expert systems equipped with learning capabilities for use in automated industrial plants. WSEAS Transactions on Systems and Control. 2010 ; 5( ju 2010): 413-422.[citado 2024 jul. 31 ]
Artigo de periodico
Detection of outliers in a gas centrifuge experimental data (2005)
Andrade, Mônica de Carvalho Vasconcelos; Nascimento, Cláudio Augusto Oller do ; Migliavacca, Sylvana Cavedon Presti
Source: Brazilian Journal of Chemical Engineering. Unidade: EP
Subjects: ANÁLISE DE DADOS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, ISÓTOPOS, VALORES ATÍPICOS, PROCESSOS QUÍMICOS (OTIMIZAÇÃO), PROCESSOS DE SEPARAÇÃO, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ANDRADE, Mônica de Carvalho Vasconcelos e NASCIMENTO, Cláudio Augusto Oller do e MIGLIAVACCA, Sylvana Cavedon Presti. Detection of outliers in a gas centrifuge experimental data. Brazilian Journal of Chemical Engineering, v. 22, n. 03, p. 389-400, 2005Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1590/s0104-66322005000300008. Acesso em: 31 jul. 2024.
APA
Andrade, M. de C. V., Nascimento, C. A. O. do, & Migliavacca, S. C. P. (2005). Detection of outliers in a gas centrifuge experimental data. Brazilian Journal of Chemical Engineering, 22( 03), 389-400. doi:10.1590/s0104-66322005000300008
NLM
Andrade M de CV, Nascimento CAO do, Migliavacca SCP. Detection of outliers in a gas centrifuge experimental data [Internet]. Brazilian Journal of Chemical Engineering. 2005 ;22( 03): 389-400.[citado 2024 jul. 31 ] Available from: https://doi.org/10.1590/s0104-66322005000300008
Vancouver
Andrade M de CV, Nascimento CAO do, Migliavacca SCP. Detection of outliers in a gas centrifuge experimental data [Internet]. Brazilian Journal of Chemical Engineering. 2005 ;22( 03): 389-400.[citado 2024 jul. 31 ] Available from: https://doi.org/10.1590/s0104-66322005000300008

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