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Dissertação (Mestrado)
Reconstrução da profundidade de máximo de chuveiros atmosféricos extensos utilizando uma rede neural perceptron multicamadas (2024)
Vaz, Bruna Aguiar; Souza, Vitor de (Orientador)
Unidade: IFSC
Subjects: RAIOS CÓSMICOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS
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ABNT
VAZ, Bruna Aguiar. Reconstrução da profundidade de máximo de chuveiros atmosféricos extensos utilizando uma rede neural perceptron multicamadas. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-20082024-084742/. Acesso em: 04 nov. 2024.
APA
Vaz, B. A. (2024). Reconstrução da profundidade de máximo de chuveiros atmosféricos extensos utilizando uma rede neural perceptron multicamadas (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-20082024-084742/
NLM
Vaz BA. Reconstrução da profundidade de máximo de chuveiros atmosféricos extensos utilizando uma rede neural perceptron multicamadas [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-20082024-084742/
Vancouver
Vaz BA. Reconstrução da profundidade de máximo de chuveiros atmosféricos extensos utilizando uma rede neural perceptron multicamadas [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-20082024-084742/
Trabalho de evento-resumo
Reconstrução da profundidade de máximo de chuveiros atmosféricos extensos utilizando uma rede neural perceptron multicamadas (2022)
Vaz, Bruna Aguiar
Source: Livro de Resumos. Conference titles: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidade: IFSC
Subjects: REDES NEURAIS, RAIOS CÓSMICOS, ANÁLISE DE DADOS
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ABNT
VAZ, Bruna Aguiar. Reconstrução da profundidade de máximo de chuveiros atmosféricos extensos utilizando uma rede neural perceptron multicamadas. 2022, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2022. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/a791ba75-016f-4b61-95f7-fa0274fd6731/3120356.pdf. Acesso em: 04 nov. 2024.
APA
Vaz, B. A. (2022). Reconstrução da profundidade de máximo de chuveiros atmosféricos extensos utilizando uma rede neural perceptron multicamadas. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/a791ba75-016f-4b61-95f7-fa0274fd6731/3120356.pdf
NLM
Vaz BA. Reconstrução da profundidade de máximo de chuveiros atmosféricos extensos utilizando uma rede neural perceptron multicamadas [Internet]. Livro de Resumos. 2022 ;[citado 2024 nov. 04 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/a791ba75-016f-4b61-95f7-fa0274fd6731/3120356.pdf
Vancouver
Vaz BA. Reconstrução da profundidade de máximo de chuveiros atmosféricos extensos utilizando uma rede neural perceptron multicamadas [Internet]. Livro de Resumos. 2022 ;[citado 2024 nov. 04 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/a791ba75-016f-4b61-95f7-fa0274fd6731/3120356.pdf
Artigo de periodico
Deep learning techniques applied to the physics of extensive air showers (2019)
GUILLÉN, A.; Bueno, A; Carceller, J.M.; Velazquez, J.C. Matinez; Rubio, G.; Peixoto, Carlos Jose Todero ; Sanchez-Lucas, Patricia
Source: Astroparticle physics. Unidade: EEL
Subjects: REDES NEURAIS, RAIOS CÓSMICOS
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ABNT
GUILLÉN, A. et al. Deep learning techniques applied to the physics of extensive air showers. Astroparticle physics, v. 111, p. 12-22, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.astropartphys.2019.03.001. Acesso em: 04 nov. 2024.
APA
GUILLÉN, A., Bueno, A., Carceller, J. M., Velazquez, J. C. M., Rubio, G., Peixoto, C. J. T., & Sanchez-Lucas, P. (2019). Deep learning techniques applied to the physics of extensive air showers. Astroparticle physics, 111, 12-22. doi:10.1016/j.astropartphys.2019.03.001
NLM
GUILLÉN A, Bueno A, Carceller JM, Velazquez JCM, Rubio G, Peixoto CJT, Sanchez-Lucas P. Deep learning techniques applied to the physics of extensive air showers [Internet]. Astroparticle physics. 2019 ; 111 12-22.[citado 2024 nov. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.astropartphys.2019.03.001
Vancouver
GUILLÉN A, Bueno A, Carceller JM, Velazquez JCM, Rubio G, Peixoto CJT, Sanchez-Lucas P. Deep learning techniques applied to the physics of extensive air showers [Internet]. Astroparticle physics. 2019 ; 111 12-22.[citado 2024 nov. 04 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.astropartphys.2019.03.001
Dissertação (Mestrado)
Estudo da composição de raios cósmicos de altas energias através da análise de dados medidos pelo Observatório Pierre Auger (2014)
Prado, Raul Ribeiro; Souza, Vitor de (Orientador)
Unidade: IFSC
Subjects: RAIOS CÓSMICOS, ANÁLISE DE DADOS, OBSERVATÓRIOS, REDES NEURAIS
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ABNT
PRADO, Raul Ribeiro. Estudo da composição de raios cósmicos de altas energias através da análise de dados medidos pelo Observatório Pierre Auger. 2014. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2014. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76131/tde-23042014-155508/. Acesso em: 04 nov. 2024.
APA
Prado, R. R. (2014). Estudo da composição de raios cósmicos de altas energias através da análise de dados medidos pelo Observatório Pierre Auger (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76131/tde-23042014-155508/
NLM
Prado RR. Estudo da composição de raios cósmicos de altas energias através da análise de dados medidos pelo Observatório Pierre Auger [Internet]. 2014 ;[citado 2024 nov. 04 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76131/tde-23042014-155508/
Vancouver
Prado RR. Estudo da composição de raios cósmicos de altas energias através da análise de dados medidos pelo Observatório Pierre Auger [Internet]. 2014 ;[citado 2024 nov. 04 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76131/tde-23042014-155508/

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