Filtros : "Applied Soft Computing" "Financiamento CNPq" Removido: "EP" Limpar

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  • Source: Applied Soft Computing. Unidade: IME

    Subjects: REDES NEURAIS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM

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    • ABNT

      LYRA, Lucas O. e FABRIS, Antonio Elias e FLORINDO, Joao B. A multilevel pooling scheme in convolutional neural networks for texture image recognition. Applied Soft Computing, v. 152, n. artigo 111282, p. 1-14, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2024.111282. Acesso em: 19 nov. 2025.
    • APA

      Lyra, L. O., Fabris, A. E., & Florindo, J. B. (2024). A multilevel pooling scheme in convolutional neural networks for texture image recognition. Applied Soft Computing, 152( artigo 111282), 1-14. doi:10.1016/j.asoc.2024.111282
    • NLM

      Lyra LO, Fabris AE, Florindo JB. A multilevel pooling scheme in convolutional neural networks for texture image recognition [Internet]. Applied Soft Computing. 2024 ; 152( artigo 111282): 1-14.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2024.111282
    • Vancouver

      Lyra LO, Fabris AE, Florindo JB. A multilevel pooling scheme in convolutional neural networks for texture image recognition [Internet]. Applied Soft Computing. 2024 ; 152( artigo 111282): 1-14.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2024.111282
  • Source: Applied Soft Computing. Unidade: IME

    Assunto: ANÁLISE MULTIVARIADA

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    • ABNT

      CABEZAS, Luben Miguel Cruz e IZBICKI, Rafael e STERN, Rafael Bassi. Hierarchical clustering: visualization, feature importance and model selection. Applied Soft Computing, v. 141, n. artigo 110303, p. 1-12, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2023.110303. Acesso em: 19 nov. 2025.
    • APA

      Cabezas, L. M. C., Izbicki, R., & Stern, R. B. (2023). Hierarchical clustering: visualization, feature importance and model selection. Applied Soft Computing, 141( artigo 110303), 1-12. doi:10.1016/j.asoc.2023.110303
    • NLM

      Cabezas LMC, Izbicki R, Stern RB. Hierarchical clustering: visualization, feature importance and model selection [Internet]. Applied Soft Computing. 2023 ; 141( artigo 110303): 1-12.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2023.110303
    • Vancouver

      Cabezas LMC, Izbicki R, Stern RB. Hierarchical clustering: visualization, feature importance and model selection [Internet]. Applied Soft Computing. 2023 ; 141( artigo 110303): 1-12.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2023.110303
  • Source: Applied Soft Computing. Unidades: IFSC, ICMC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, VISÃO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS

    Versão AceitaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      RIBAS, Lucas Correia et al. Learning graph representation with randomized neural network for dynamic texture classification. Applied Soft Computing, v. 114, n. Ja 2022, p. 108035-1-108035-14, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.108035. Acesso em: 19 nov. 2025.
    • APA

      Ribas, L. C., Sá Júnior, J. J. de M., Manzanera, A., & Bruno, O. M. (2022). Learning graph representation with randomized neural network for dynamic texture classification. Applied Soft Computing, 114( Ja 2022), 108035-1-108035-14. doi:10.1016/j.asoc.2021.108035
    • NLM

      Ribas LC, Sá Júnior JJ de M, Manzanera A, Bruno OM. Learning graph representation with randomized neural network for dynamic texture classification [Internet]. Applied Soft Computing. 2022 ; 114( Ja 2022): 108035-1-108035-14.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.108035
    • Vancouver

      Ribas LC, Sá Júnior JJ de M, Manzanera A, Bruno OM. Learning graph representation with randomized neural network for dynamic texture classification [Internet]. Applied Soft Computing. 2022 ; 114( Ja 2022): 108035-1-108035-14.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.108035
  • Source: Applied Soft Computing. Unidade: ICMC

    Subjects: ALGORITMOS GENÉTICOS, PROGRAMAÇÃO GENÉTICA, JOGOS DE COMPUTADOR

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      MARIÑO, Julian Ricardo Hernandez e TOLEDO, Claudio Fabiano Motta. Evolving interpretable strategies for zero-sum games. Applied Soft Computing, v. 122, p. 1-11, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.108860. Acesso em: 19 nov. 2025.
    • APA

      Mariño, J. R. H., & Toledo, C. F. M. (2022). Evolving interpretable strategies for zero-sum games. Applied Soft Computing, 122, 1-11. doi:10.1016/j.asoc.2022.108860
    • NLM

      Mariño JRH, Toledo CFM. Evolving interpretable strategies for zero-sum games [Internet]. Applied Soft Computing. 2022 ; 122 1-11.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.108860
    • Vancouver

      Mariño JRH, Toledo CFM. Evolving interpretable strategies for zero-sum games [Internet]. Applied Soft Computing. 2022 ; 122 1-11.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.108860
  • Source: Applied Soft Computing. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, BOLSA DE VALORES, PREÇO DE AÇÕES

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

      BILEKI, Guilherme Augusto et al. Order book mid-price movement inference by CatBoost classifier from convolutional feature maps. Applied Soft Computing, v. 116, p. 1-13, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.108274. Acesso em: 19 nov. 2025.
    • APA

      Bileki, G. A., Barboza, F. L. de M., Silva, L. H. C., & Bonato, V. (2022). Order book mid-price movement inference by CatBoost classifier from convolutional feature maps. Applied Soft Computing, 116, 1-13. doi:10.1016/j.asoc.2021.108274
    • NLM

      Bileki GA, Barboza FL de M, Silva LHC, Bonato V. Order book mid-price movement inference by CatBoost classifier from convolutional feature maps [Internet]. Applied Soft Computing. 2022 ; 116 1-13.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.108274
    • Vancouver

      Bileki GA, Barboza FL de M, Silva LHC, Bonato V. Order book mid-price movement inference by CatBoost classifier from convolutional feature maps [Internet]. Applied Soft Computing. 2022 ; 116 1-13.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.108274
  • Source: Applied Soft Computing. Unidade: ICMC

    Subjects: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, FUZZY (INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL)

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

      FERREIRA, Marcos Vinícius dos Santos et al. Using fuzzy clustering to address imprecision and uncertainty present in deterministic components of time series. Applied Soft Computing, v. 113, p. 1-13, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.108011. Acesso em: 19 nov. 2025.
    • APA

      Ferreira, M. V. dos S., Rios, R. A., Mello, R. F. de, & Rios, T. N. (2021). Using fuzzy clustering to address imprecision and uncertainty present in deterministic components of time series. Applied Soft Computing, 113, 1-13. doi:10.1016/j.asoc.2021.108011
    • NLM

      Ferreira MV dos S, Rios RA, Mello RF de, Rios TN. Using fuzzy clustering to address imprecision and uncertainty present in deterministic components of time series [Internet]. Applied Soft Computing. 2021 ; 113 1-13.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.108011
    • Vancouver

      Ferreira MV dos S, Rios RA, Mello RF de, Rios TN. Using fuzzy clustering to address imprecision and uncertainty present in deterministic components of time series [Internet]. Applied Soft Computing. 2021 ; 113 1-13.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.108011
  • Source: Applied Soft Computing. Unidade: FFCLRP

    Subjects: ALGORITMOS, REDES NEURAIS, OPERADORES, ALGORITMOS GENÉTICOS

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

      TINÓS, Renato. Artificial neural network based crossover for evolutionary algorithms. Applied Soft Computing, v. 95, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2020.106512. Acesso em: 19 nov. 2025.
    • APA

      Tinós, R. (2020). Artificial neural network based crossover for evolutionary algorithms. Applied Soft Computing, 95. doi:10.1016/j.asoc.2020.106512
    • NLM

      Tinós R. Artificial neural network based crossover for evolutionary algorithms [Internet]. Applied Soft Computing. 2020 ; 95[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2020.106512
    • Vancouver

      Tinós R. Artificial neural network based crossover for evolutionary algorithms [Internet]. Applied Soft Computing. 2020 ; 95[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2020.106512

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