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Tese (Doutorado)
Classificação de minerais de ferro por espectroscopia Raman e aprendizado de máquina (2024)
Queiroz, Alfredo Antonio Alencar Exposito De ; Andrade, Marcelo Barbosa de (Orientador)
Unidade: IFSC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ESPECTROSCOPIA RAMAN, MINERAIS METÁLICOS FERROSOS
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ABNT
QUEIROZ, Alfredo Antonio Alencar Exposito De. Classificação de minerais de ferro por espectroscopia Raman e aprendizado de máquina. 2024. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-20032024-092246/. Acesso em: 03 nov. 2025.
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Queiroz, A. A. A. E. D. (2024). Classificação de minerais de ferro por espectroscopia Raman e aprendizado de máquina (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-20032024-092246/
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Queiroz AAAED. Classificação de minerais de ferro por espectroscopia Raman e aprendizado de máquina [Internet]. 2024 ;[citado 2025 nov. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-20032024-092246/
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Queiroz AAAED. Classificação de minerais de ferro por espectroscopia Raman e aprendizado de máquina [Internet]. 2024 ;[citado 2025 nov. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-20032024-092246/
Tese (Doutorado)
Redes neurais no uso de Teoria de Controle para a síntese de transformações unitárias em processamento quântico em contexto ruidoso (2023)
Morazotti, Nícolas André da Costa; Napolitano, Reginaldo de Jesus (Orientador)
Unidade: IFSC
Assuntos: REDES NEURAIS, COMPUTAÇÃO QUÂNTICA, CONTROLE (TEORIA DE SISTEMAS E CONTROLE), SISTEMA QUÂNTICO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
MORAZOTTI, Nícolas André da Costa. Redes neurais no uso de Teoria de Controle para a síntese de transformações unitárias em processamento quântico em contexto ruidoso. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76131/tde-16012024-093809/. Acesso em: 03 nov. 2025.
APA
Morazotti, N. A. da C. (2023). Redes neurais no uso de Teoria de Controle para a síntese de transformações unitárias em processamento quântico em contexto ruidoso (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76131/tde-16012024-093809/
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Morazotti NA da C. Redes neurais no uso de Teoria de Controle para a síntese de transformações unitárias em processamento quântico em contexto ruidoso [Internet]. 2023 ;[citado 2025 nov. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76131/tde-16012024-093809/
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Morazotti NA da C. Redes neurais no uso de Teoria de Controle para a síntese de transformações unitárias em processamento quântico em contexto ruidoso [Internet]. 2023 ;[citado 2025 nov. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76131/tde-16012024-093809/
Tese (Doutorado)
Conectando grafos, grupos e termodinâmica via deformações no Laplaciano para análise de dados em redes complexas (2023)
Resende, Bruno Messias Farias de; Costa, Luciano da Fontoura (Orientador)
Unidade: IFSC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, TEORIA DOS GRAFOS, REDES COMPLEXAS
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ABNT
RESENDE, Bruno Messias Farias de. Conectando grafos, grupos e termodinâmica via deformações no Laplaciano para análise de dados em redes complexas. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-06112023-105626/. Acesso em: 03 nov. 2025.
APA
Resende, B. M. F. de. (2023). Conectando grafos, grupos e termodinâmica via deformações no Laplaciano para análise de dados em redes complexas (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-06112023-105626/
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Resende BMF de. Conectando grafos, grupos e termodinâmica via deformações no Laplaciano para análise de dados em redes complexas [Internet]. 2023 ;[citado 2025 nov. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-06112023-105626/
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Resende BMF de. Conectando grafos, grupos e termodinâmica via deformações no Laplaciano para análise de dados em redes complexas [Internet]. 2023 ;[citado 2025 nov. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-06112023-105626/
Artigo de periodico
Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning (2022)
Nakamura, Angelica Tiemi Mizuno ; Grassi Júnior, Valdir ; Wolf, Denis Fernando
Fonte: Neurocomputing. Unidades: EESC, ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, ENGENHARIA ELÉTRICA
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ABNT
NAKAMURA, Angelica Tiemi Mizuno e GRASSI JÚNIOR, Valdir e WOLF, Denis Fernando. Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning. Neurocomputing, v. 511, p. 43-53, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.09.042. Acesso em: 03 nov. 2025.
APA
Nakamura, A. T. M., Grassi Júnior, V., & Wolf, D. F. (2022). Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning. Neurocomputing, 511, 43-53. doi:10.1016/j.neucom.2022.09.042
NLM
Nakamura ATM, Grassi Júnior V, Wolf DF. Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning [Internet]. Neurocomputing. 2022 ; 511 43-53.[citado 2025 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.09.042
Vancouver
Nakamura ATM, Grassi Júnior V, Wolf DF. Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning [Internet]. Neurocomputing. 2022 ; 511 43-53.[citado 2025 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.09.042
Artigo de periodico
Adaptive algorithm for gait segmentation using a single IMU in the thigh pocket (2022)
Garcia, Francisco A; Pérez Ibarra, Juan Carlos ; Terra, Marco Henrique ; Siqueira, Adriano Almeida Gonçalves
Fonte: IEEE Sensors Journal. Unidade: EESC
Assuntos: ALGORITMOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSOS DE MARKOV, ENGENHARIA MECÂNICA
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ABNT
GARCIA, Francisco A et al. Adaptive algorithm for gait segmentation using a single IMU in the thigh pocket. IEEE Sensors Journal, v. 22, n. 3, p. 13251-13261, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/JSEN.2022.3177951. Acesso em: 03 nov. 2025.
APA
Garcia, F. A., Pérez Ibarra, J. C., Terra, M. H., & Siqueira, A. A. G. (2022). Adaptive algorithm for gait segmentation using a single IMU in the thigh pocket. IEEE Sensors Journal, 22( 3), 13251-13261. doi:10.1109/JSEN.2022.3177951
NLM
Garcia FA, Pérez Ibarra JC, Terra MH, Siqueira AAG. Adaptive algorithm for gait segmentation using a single IMU in the thigh pocket [Internet]. IEEE Sensors Journal. 2022 ; 22( 3): 13251-13261.[citado 2025 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1109/JSEN.2022.3177951
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Garcia FA, Pérez Ibarra JC, Terra MH, Siqueira AAG. Adaptive algorithm for gait segmentation using a single IMU in the thigh pocket [Internet]. IEEE Sensors Journal. 2022 ; 22( 3): 13251-13261.[citado 2025 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1109/JSEN.2022.3177951
Dissertação (Mestrado)
Redes neurais para grafos e suas aplicações aos sistemas complexos (2022)
Carvalho, Guilherme Michel Lima de; Rodrigues, Francisco Aparecido (Orientador)
Unidade: Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística
Assuntos: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES COMPLEXAS, TEORIA DOS GRAFOS, ANÁLISE DE REGRESSÃO E DE CORRELAÇÃO
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ABNT
CARVALHO, Guilherme Michel Lima de. Redes neurais para grafos e suas aplicações aos sistemas complexos. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-07062022-132235/. Acesso em: 03 nov. 2025.
APA
Carvalho, G. M. L. de. (2022). Redes neurais para grafos e suas aplicações aos sistemas complexos (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-07062022-132235/
NLM
Carvalho GML de. Redes neurais para grafos e suas aplicações aos sistemas complexos [Internet]. 2022 ;[citado 2025 nov. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-07062022-132235/
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Carvalho GML de. Redes neurais para grafos e suas aplicações aos sistemas complexos [Internet]. 2022 ;[citado 2025 nov. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-07062022-132235/
Artigo de periodico
Determining the geographical origin of lettuce with data mining applied to micronutrients and soil properties (2022)
Maione, Camila; Araujo, Eloá Moura; Santos-Araujo, Sabrina Novaes dos; Boim, Alexys Giorgia Friol ; Barbosa, Rommel Melgaço; Alleoni, Luís Reynaldo Ferracciú
Fonte: Scientia Agricola. Unidade: ESALQ
Assuntos: ALFACE, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ESPECTROMETRIA, MICRONUTRIENTES, MINERAÇÃO DE DADOS, SOLO TROPICAL
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ABNT
MAIONE, Camila et al. Determining the geographical origin of lettuce with data mining applied to micronutrients and soil properties. Scientia Agricola, v. 79, n. 1, p. 1-15, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1590/1678-992x-2020-0011. Acesso em: 03 nov. 2025.
APA
Maione, C., Araujo, E. M., Santos-Araujo, S. N. dos, Boim, A. G. F., Barbosa, R. M., & Alleoni, L. R. F. (2022). Determining the geographical origin of lettuce with data mining applied to micronutrients and soil properties. Scientia Agricola, 79( 1), 1-15. doi:10.1590/1678-992x-2020-0011
NLM
Maione C, Araujo EM, Santos-Araujo SN dos, Boim AGF, Barbosa RM, Alleoni LRF. Determining the geographical origin of lettuce with data mining applied to micronutrients and soil properties [Internet]. Scientia Agricola. 2022 ; 79( 1): 1-15.[citado 2025 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1678-992x-2020-0011
Vancouver
Maione C, Araujo EM, Santos-Araujo SN dos, Boim AGF, Barbosa RM, Alleoni LRF. Determining the geographical origin of lettuce with data mining applied to micronutrients and soil properties [Internet]. Scientia Agricola. 2022 ; 79( 1): 1-15.[citado 2025 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1678-992x-2020-0011
Tese (Doutorado)
Aprendizado de máquina aplicado em dados de biossensores para diagnóstico de câncer e COVID-19 (2022)
Braz, Daniel Cesar; Oliveira Junior, Osvaldo Novais de (Orientador)
Unidade: IFSC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, SENSORES BIOMÉDICOS, NEOPLASIAS, COVID-19
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BRAZ, Daniel Cesar. Aprendizado de máquina aplicado em dados de biossensores para diagnóstico de câncer e COVID-19. 2022. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-16112022-161304/. Acesso em: 03 nov. 2025.
APA
Braz, D. C. (2022). Aprendizado de máquina aplicado em dados de biossensores para diagnóstico de câncer e COVID-19 (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-16112022-161304/
NLM
Braz DC. Aprendizado de máquina aplicado em dados de biossensores para diagnóstico de câncer e COVID-19 [Internet]. 2022 ;[citado 2025 nov. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-16112022-161304/
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Braz DC. Aprendizado de máquina aplicado em dados de biossensores para diagnóstico de câncer e COVID-19 [Internet]. 2022 ;[citado 2025 nov. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-16112022-161304/
Dissertação (Mestrado)
Nonparametric pragmatic hypothesis testing (2022)
Lassance, Rodrigo Ferrari Lucas; Stern, Rafael Bassi (Orientador)
Unidade: Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística
Assuntos: ESTATÍSTICA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INFERÊNCIA NÃO PARAMÉTRICA, ESTATÍSTICA E PROBABILIDADE
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LASSANCE, Rodrigo Ferrari Lucas. Nonparametric pragmatic hypothesis testing. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-18112022-174413/. Acesso em: 03 nov. 2025.
APA
Lassance, R. F. L. (2022). Nonparametric pragmatic hypothesis testing (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-18112022-174413/
NLM
Lassance RFL. Nonparametric pragmatic hypothesis testing [Internet]. 2022 ;[citado 2025 nov. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-18112022-174413/
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Lassance RFL. Nonparametric pragmatic hypothesis testing [Internet]. 2022 ;[citado 2025 nov. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-18112022-174413/
Artigo de periodico
Cutting parameters and material classification using multinomial logistic regression (2022)
Bonacini, Leonardo; Pedraza, Ingrid Lorena Argote; Senni, Alexandre Padilha; Tronco, Mario Luiz
Fonte: IEEE Latin America Transactions. Unidade: EESC
Assuntos: REGRESSÃO LOGÍSTICA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INDÚSTRIA 4.0, ENGENHARIA MECÂNICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BONACINI, Leonardo et al. Cutting parameters and material classification using multinomial logistic regression. IEEE Latin America Transactions, v. 20, n. 12, p. 2471-2477, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TLA.2022.9905736. Acesso em: 03 nov. 2025.
APA
Bonacini, L., Pedraza, I. L. A., Senni, A. P., & Tronco, M. L. (2022). Cutting parameters and material classification using multinomial logistic regression. IEEE Latin America Transactions, 20( 12), 2471-2477. doi:10.1109/TLA.2022.9905736
NLM
Bonacini L, Pedraza ILA, Senni AP, Tronco ML. Cutting parameters and material classification using multinomial logistic regression [Internet]. IEEE Latin America Transactions. 2022 ; 20( 12): 2471-2477.[citado 2025 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TLA.2022.9905736
Vancouver
Bonacini L, Pedraza ILA, Senni AP, Tronco ML. Cutting parameters and material classification using multinomial logistic regression [Internet]. IEEE Latin America Transactions. 2022 ; 20( 12): 2471-2477.[citado 2025 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TLA.2022.9905736
Artigo de periodico
Parameter estimation in systems exhibiting spatially complex solutions via persistent homology and machine learning (2021)
Calcina, Sabrina Graciela Suárez ; Gameiro, Márcio Fuzeto
Fonte: Mathematics and Computers in Simulation. Unidade: ICMC
Assuntos: EQUAÇÕES DIFERENCIAIS, ANÁLISE DE REGRESSÃO E DE CORRELAÇÃO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CALCINA, Sabrina Graciela Suárez e GAMEIRO, Márcio Fuzeto. Parameter estimation in systems exhibiting spatially complex solutions via persistent homology and machine learning. Mathematics and Computers in Simulation, v. 185, p. 719-732, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.matcom.2021.01.013. Acesso em: 03 nov. 2025.
APA
Calcina, S. G. S., & Gameiro, M. F. (2021). Parameter estimation in systems exhibiting spatially complex solutions via persistent homology and machine learning. Mathematics and Computers in Simulation, 185, 719-732. doi:10.1016/j.matcom.2021.01.013
NLM
Calcina SGS, Gameiro MF. Parameter estimation in systems exhibiting spatially complex solutions via persistent homology and machine learning [Internet]. Mathematics and Computers in Simulation. 2021 ; 185 719-732.[citado 2025 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.matcom.2021.01.013
Vancouver
Calcina SGS, Gameiro MF. Parameter estimation in systems exhibiting spatially complex solutions via persistent homology and machine learning [Internet]. Mathematics and Computers in Simulation. 2021 ; 185 719-732.[citado 2025 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.matcom.2021.01.013
Artigo de periodico
Learning by sampling: learning behavioral family models from software product lines (2021)
Damasceno, Carlos Diego Nascimento ; Mousavi, Mohammad Reza ; Simão, Adenilso da Silva
Fonte: Empirical Software Engineering. Unidade: ICMC
Assuntos: MODELOS DE PROCESSO DE SOFTWARE, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 03 nov. 2025.
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 2025 nov. 03 ] 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 2025 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10664-020-09912-w
Artigo de periodico
An effective combination of loss gradients for multi-task learning applied on instance segmentation and depth estimation (2021)
Nakamura, Angelica Tiemi Mizuno ; Grassi Júnior, Valdir ; Wolf, Denis Fernando
Fonte: Engineering Applications of Artificial Intelligence. Unidades: EESC, ICMC
Assuntos: TOMADA DE DECISÃO, ANÁLISE DE DESEMPENHO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
NAKAMURA, Angelica Tiemi Mizuno e GRASSI JÚNIOR, Valdir e WOLF, Denis Fernando. An effective combination of loss gradients for multi-task learning applied on instance segmentation and depth estimation. Engineering Applications of Artificial Intelligence, v. 100, p. 1-10, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2021.104205. Acesso em: 03 nov. 2025.
APA
Nakamura, A. T. M., Grassi Júnior, V., & Wolf, D. F. (2021). An effective combination of loss gradients for multi-task learning applied on instance segmentation and depth estimation. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 100, 1-10. doi:10.1016/j.engappai.2021.104205
NLM
Nakamura ATM, Grassi Júnior V, Wolf DF. An effective combination of loss gradients for multi-task learning applied on instance segmentation and depth estimation [Internet]. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2021 ; 100 1-10.[citado 2025 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2021.104205
Vancouver
Nakamura ATM, Grassi Júnior V, Wolf DF. An effective combination of loss gradients for multi-task learning applied on instance segmentation and depth estimation [Internet]. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2021 ; 100 1-10.[citado 2025 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2021.104205
Artigo de periodico
LIG-Doctor: efficient patient trajectory prediction using bidirectional minimal gated-recurrent networks (2021)
Rodrigues Junior, José Fernando ; Gutierrez, Marco Antonio ; Spadon, Gabriel ; Machado, Bruno Brandoli ; Amer-Yahia, Sihem
Fonte: Information Sciences. Unidades: ICMC, EP
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS), PROGNÓSTICO, TECNOLOGIAS DA SAÚDE
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RODRIGUES JUNIOR, José Fernando et al. LIG-Doctor: efficient patient trajectory prediction using bidirectional minimal gated-recurrent networks. Information Sciences, v. 545, p. 813-827, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.09.024. Acesso em: 03 nov. 2025.
APA
Rodrigues Junior, J. F., Gutierrez, M. A., Spadon, G., Machado, B. B., & Amer-Yahia, S. (2021). LIG-Doctor: efficient patient trajectory prediction using bidirectional minimal gated-recurrent networks. Information Sciences, 545, 813-827. doi:10.1016/j.ins.2020.09.024
NLM
Rodrigues Junior JF, Gutierrez MA, Spadon G, Machado BB, Amer-Yahia S. LIG-Doctor: efficient patient trajectory prediction using bidirectional minimal gated-recurrent networks [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 545 813-827.[citado 2025 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.09.024
Vancouver
Rodrigues Junior JF, Gutierrez MA, Spadon G, Machado BB, Amer-Yahia S. LIG-Doctor: efficient patient trajectory prediction using bidirectional minimal gated-recurrent networks [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 545 813-827.[citado 2025 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.09.024
Tese (Doutorado)
Aprendizado de representações e caracterização de redes complexas com aplicações em visão computacional (2021)
Ribas, Lucas Correia; Bruno, Odemir Martinez (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, REDES COMPLEXAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RIBAS, Lucas Correia. Aprendizado de representações e caracterização de redes complexas com aplicações em visão computacional. 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03032022-083354/. Acesso em: 03 nov. 2025.
APA
Ribas, L. C. (2021). Aprendizado de representações e caracterização de redes complexas com aplicações em visão computacional (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03032022-083354/
NLM
Ribas LC. Aprendizado de representações e caracterização de redes complexas com aplicações em visão computacional [Internet]. 2021 ;[citado 2025 nov. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03032022-083354/
Vancouver
Ribas LC. Aprendizado de representações e caracterização de redes complexas com aplicações em visão computacional [Internet]. 2021 ;[citado 2025 nov. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03032022-083354/
Artigo de periodico
Improved prediction of soil properties with multi-target stacked generalisation on EDXRF spectra (2021)
Santana, Everton José ; Santos, Felipe Rodrigues dos; Mastelini, Saulo Martiello ; Melquiades, Fabio Luiz ; Barbon Júnior, Sylvio
Fonte: Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE REGRESSÃO E DE CORRELAÇÃO, ANÁLISE DO SOLO, ESPECTROSCOPIA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SANTANA, Everton José et al. Improved prediction of soil properties with multi-target stacked generalisation on EDXRF spectra. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, v. 209, p. 1-12, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.chemolab.2020.104231. Acesso em: 03 nov. 2025.
APA
Santana, E. J., Santos, F. R. dos, Mastelini, S. M., Melquiades, F. L., & Barbon Júnior, S. (2021). Improved prediction of soil properties with multi-target stacked generalisation on EDXRF spectra. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 209, 1-12. doi:10.1016/j.chemolab.2020.104231
NLM
Santana EJ, Santos FR dos, Mastelini SM, Melquiades FL, Barbon Júnior S. Improved prediction of soil properties with multi-target stacked generalisation on EDXRF spectra [Internet]. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. 2021 ; 209 1-12.[citado 2025 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chemolab.2020.104231
Vancouver
Santana EJ, Santos FR dos, Mastelini SM, Melquiades FL, Barbon Júnior S. Improved prediction of soil properties with multi-target stacked generalisation on EDXRF spectra [Internet]. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. 2021 ; 209 1-12.[citado 2025 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chemolab.2020.104231
Artigo de periodico
Assessing the data complexity of imbalanced datasets (2021)
Barella, Victor Hugo ; Garcia, Luís Paulo Faina ; Souto, Marcílio Carlos Pereira de ; Lorena, Ana Carolina ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Fonte: Information Sciences. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, MATEMÁTICA DA COMPUTAÇÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BARELLA, Victor Hugo et al. Assessing the data complexity of imbalanced datasets. Information Sciences, v. 553, p. 83-109, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.12.006. Acesso em: 03 nov. 2025.
APA
Barella, V. H., Garcia, L. P. F., Souto, M. C. P. de, Lorena, A. C., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2021). Assessing the data complexity of imbalanced datasets. Information Sciences, 553, 83-109. doi:10.1016/j.ins.2020.12.006
NLM
Barella VH, Garcia LPF, Souto MCP de, Lorena AC, Carvalho ACP de LF de. Assessing the data complexity of imbalanced datasets [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 553 83-109.[citado 2025 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.12.006
Vancouver
Barella VH, Garcia LPF, Souto MCP de, Lorena AC, Carvalho ACP de LF de. Assessing the data complexity of imbalanced datasets [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 553 83-109.[citado 2025 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.12.006
Tese (Doutorado)
Bandas de predição usando densidade condicional estimada e um modelo LDA com covariáveis (2021)
Shimizu, Gilson Yuuji; Izbicki, Rafael (Orientador)
Unidade: Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE TEXTO, ANÁLISE DE REGRESSÃO E DE CORRELAÇÃO, INFERÊNCIA ESTATÍSTICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SHIMIZU, Gilson Yuuji. Bandas de predição usando densidade condicional estimada e um modelo LDA com covariáveis. 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-08112021-111235/. Acesso em: 03 nov. 2025.
APA
Shimizu, G. Y. (2021). Bandas de predição usando densidade condicional estimada e um modelo LDA com covariáveis (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-08112021-111235/
NLM
Shimizu GY. Bandas de predição usando densidade condicional estimada e um modelo LDA com covariáveis [Internet]. 2021 ;[citado 2025 nov. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-08112021-111235/
Vancouver
Shimizu GY. Bandas de predição usando densidade condicional estimada e um modelo LDA com covariáveis [Internet]. 2021 ;[citado 2025 nov. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-08112021-111235/
Artigo de periodico
Soundscape segregation based on visual analysis and discriminating features (2021)
Dias, Fabio Felix ; Pedrini, Hélio ; Minghim, Rosane
Fonte: Ecological Informatics. Unidade: ICMC
Assuntos: VISUALIZAÇÃO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ACÚSTICA, MONITORAMENTO AMBIENTAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
DIAS, Fabio Felix e PEDRINI, Hélio e MINGHIM, Rosane. Soundscape segregation based on visual analysis and discriminating features. Ecological Informatics, v. 61, p. 1-13, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2020.101184. Acesso em: 03 nov. 2025.
APA
Dias, F. F., Pedrini, H., & Minghim, R. (2021). Soundscape segregation based on visual analysis and discriminating features. Ecological Informatics, 61, 1-13. doi:10.1016/j.ecoinf.2020.101184
NLM
Dias FF, Pedrini H, Minghim R. Soundscape segregation based on visual analysis and discriminating features [Internet]. Ecological Informatics. 2021 ; 61 1-13.[citado 2025 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2020.101184
Vancouver
Dias FF, Pedrini H, Minghim R. Soundscape segregation based on visual analysis and discriminating features [Internet]. Ecological Informatics. 2021 ; 61 1-13.[citado 2025 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2020.101184
Artigo de periodico
Towards providing effective data-driven responses to predict the Covid-19 in São Paulo and Brazil (2021)
Amaral, Fabio Vinicius Góes ; Casaca, Wallace Correa de Oliveira ; Oishi, Cassio Machiaveli ; Cuminato, José Alberto
Fonte: Sensors. Unidade: ICMC
Assuntos: COVID-19, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
AMARAL, Fabio Vinicius Góes et al. Towards providing effective data-driven responses to predict the Covid-19 in São Paulo and Brazil. Sensors, v. 21, n. 2, p. 1-25, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/s21020540. Acesso em: 03 nov. 2025.
APA
Amaral, F. V. G., Casaca, W. C. de O., Oishi, C. M., & Cuminato, J. A. (2021). Towards providing effective data-driven responses to predict the Covid-19 in São Paulo and Brazil. Sensors, 21( 2), 1-25. doi:10.3390/s21020540
NLM
Amaral FVG, Casaca WC de O, Oishi CM, Cuminato JA. Towards providing effective data-driven responses to predict the Covid-19 in São Paulo and Brazil [Internet]. Sensors. 2021 ; 21( 2): 1-25.[citado 2025 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.3390/s21020540
Vancouver
Amaral FVG, Casaca WC de O, Oishi CM, Cuminato JA. Towards providing effective data-driven responses to predict the Covid-19 in São Paulo and Brazil [Internet]. Sensors. 2021 ; 21( 2): 1-25.[citado 2025 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.3390/s21020540

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