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Artigo de periodico
Thirty years of credal networks: specification, algorithms and complexity (2020)
Mauá, Denis Deratani ; Cozman, Fabio Gagliardi
Fonte: International Journal of Approximate Reasoning. Unidades: IME, EP
Assuntos: MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, PROBABILIDADE
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ABNT
MAUÁ, Denis Deratani e COZMAN, Fabio Gagliardi. Thirty years of credal networks: specification, algorithms and complexity. International Journal of Approximate Reasoning, v. 126, p. 133-157, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ijar.2020.08.009. Acesso em: 19 nov. 2025.
APA
Mauá, D. D., & Cozman, F. G. (2020). Thirty years of credal networks: specification, algorithms and complexity. International Journal of Approximate Reasoning, 126, 133-157. doi:10.1016/j.ijar.2020.08.009
NLM
Mauá DD, Cozman FG. Thirty years of credal networks: specification, algorithms and complexity [Internet]. International Journal of Approximate Reasoning. 2020 ; 126 133-157.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ijar.2020.08.009
Vancouver
Mauá DD, Cozman FG. Thirty years of credal networks: specification, algorithms and complexity [Internet]. International Journal of Approximate Reasoning. 2020 ; 126 133-157.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ijar.2020.08.009
Artigo de periodico
Efficient algorithms for robustness analysis of maximum a posteriori inference in selective sum-product networks (2020)
Villanueva Llerena, Julissa ; Mauá, Denis Deratani
Fonte: International Journal of Approximate Reasoning. Unidade: IME
Assuntos: MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
VILLANUEVA LLERENA, Julissa e MAUÁ, Denis Deratani. Efficient algorithms for robustness analysis of maximum a posteriori inference in selective sum-product networks. International Journal of Approximate Reasoning, v. 126, p. 158-180-, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ijar.2020.07.008. Acesso em: 19 nov. 2025.
APA
Villanueva Llerena, J., & Mauá, D. D. (2020). Efficient algorithms for robustness analysis of maximum a posteriori inference in selective sum-product networks. International Journal of Approximate Reasoning, 126, 158-180-. doi:10.1016/j.ijar.2020.07.008
NLM
Villanueva Llerena J, Mauá DD. Efficient algorithms for robustness analysis of maximum a posteriori inference in selective sum-product networks [Internet]. International Journal of Approximate Reasoning. 2020 ; 126 158-180-.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ijar.2020.07.008
Vancouver
Villanueva Llerena J, Mauá DD. Efficient algorithms for robustness analysis of maximum a posteriori inference in selective sum-product networks [Internet]. International Journal of Approximate Reasoning. 2020 ; 126 158-180-.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ijar.2020.07.008
Artigo de periodico
A generalized transition model for grouped longitudinal categorical data (2020)
Lara, Idemauro Antonio Rodrigues de ; Moral, Rafael A; Taconeli, Cesar A; Reigada, Carolina; Hinde, John
Fonte: Biometrical Journal. Unidade: ESALQ
Assuntos: ANÁLISE DE DADOS LONGITUDINAIS, DADOS CATEGORIZADOS, DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE), INSETOS VETORES, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, SUÍNOS
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ABNT
LARA, Idemauro Antonio Rodrigues de et al. A generalized transition model for grouped longitudinal categorical data. Biometrical Journal, p. 1-21, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1002/bimj.201900394. Acesso em: 19 nov. 2025.
APA
Lara, I. A. R. de, Moral, R. A., Taconeli, C. A., Reigada, C., & Hinde, J. (2020). A generalized transition model for grouped longitudinal categorical data. Biometrical Journal, 1-21. doi:10.1002/bimj.201900394
NLM
Lara IAR de, Moral RA, Taconeli CA, Reigada C, Hinde J. A generalized transition model for grouped longitudinal categorical data [Internet]. Biometrical Journal. 2020 ; 1-21.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1002/bimj.201900394
Vancouver
Lara IAR de, Moral RA, Taconeli CA, Reigada C, Hinde J. A generalized transition model for grouped longitudinal categorical data [Internet]. Biometrical Journal. 2020 ; 1-21.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1002/bimj.201900394
Artigo de periodico
Estimating the interaction graph of stochastic neural dynamics (2019)
Duarte, Aline ; Galves, Antonio ; Löcherbach, Eva ; Ost, Guilherme
Fonte: Bernoulli. Unidade: IME
Assuntos: BIOESTATÍSTICA, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS
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ABNT
DUARTE, Aline et al. Estimating the interaction graph of stochastic neural dynamics. Bernoulli, v. 25, n. 1, p. 771-792, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3150/17-bej1006. Acesso em: 19 nov. 2025.
APA
Duarte, A., Galves, A., Löcherbach, E., & Ost, G. (2019). Estimating the interaction graph of stochastic neural dynamics. Bernoulli, 25( 1), 771-792. doi:10.3150/17-bej1006
NLM
Duarte A, Galves A, Löcherbach E, Ost G. Estimating the interaction graph of stochastic neural dynamics [Internet]. Bernoulli. 2019 ; 25( 1): 771-792.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.3150/17-bej1006
Vancouver
Duarte A, Galves A, Löcherbach E, Ost G. Estimating the interaction graph of stochastic neural dynamics [Internet]. Bernoulli. 2019 ; 25( 1): 771-792.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.3150/17-bej1006
Artigo de periodico
RNA polymerase interactions and elongation rate (2019)
Belitsky, Vladimir ; Schutz, G. M
Fonte: Journal of Theoretical Biology. Unidade: IME
Assuntos: RNA POLIMERASES, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS
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ABNT
BELITSKY, Vladimir e SCHUTZ, G. M. RNA polymerase interactions and elongation rate. Journal of Theoretical Biology, v. 462, p. 370-380, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.jtbi.2018.11.025. Acesso em: 19 nov. 2025.
APA
Belitsky, V., & Schutz, G. M. (2019). RNA polymerase interactions and elongation rate. Journal of Theoretical Biology, 462, 370-380. doi:10.1016/j.jtbi.2018.11.025
NLM
Belitsky V, Schutz GM. RNA polymerase interactions and elongation rate [Internet]. Journal of Theoretical Biology. 2019 ; 462 370-380.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jtbi.2018.11.025
Vancouver
Belitsky V, Schutz GM. RNA polymerase interactions and elongation rate [Internet]. Journal of Theoretical Biology. 2019 ; 462 370-380.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jtbi.2018.11.025
Artigo de periodico
Stochastic estimation of potential and depleted productivity of soybean grain and oil (2019)
Alambert, Marcelo Rodrigues; Umburanas, Renan Caldas; Schwerz, Felipe; Reichardt, Klaus; Dourado-Neto, Durval
Fonte: International Journal of Plant Production. Unidade: ESALQ
Assuntos: MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, ÓLEO DE SOJA, SOJA
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ABNT
ALAMBERT, Marcelo Rodrigues et al. Stochastic estimation of potential and depleted productivity of soybean grain and oil. International Journal of Plant Production, p. 1-14, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s42106-019-00042-y. Acesso em: 19 nov. 2025.
APA
Alambert, M. R., Umburanas, R. C., Schwerz, F., Reichardt, K., & Dourado-Neto, D. (2019). Stochastic estimation of potential and depleted productivity of soybean grain and oil. International Journal of Plant Production, 1-14. doi:10.1007/s42106-019-00042-y
NLM
Alambert MR, Umburanas RC, Schwerz F, Reichardt K, Dourado-Neto D. Stochastic estimation of potential and depleted productivity of soybean grain and oil [Internet]. International Journal of Plant Production. 2019 ; 1-14.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s42106-019-00042-y
Vancouver
Alambert MR, Umburanas RC, Schwerz F, Reichardt K, Dourado-Neto D. Stochastic estimation of potential and depleted productivity of soybean grain and oil [Internet]. International Journal of Plant Production. 2019 ; 1-14.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s42106-019-00042-y
Artigo de periodico
Self-consistent scheme for spike-train power spectra in heterogeneous sparse networks (2018)
Pena, Rodrigo Felipe de Oliveira; Vellmer, Sebastian; Bernardi, Davide; Roque, Antônio Carlos; Lindner, Benjamin
Fonte: Frontiers in Computational Neuroscience. Unidade: FFCLRP
Assuntos: REDES COMPLEXAS, REDE NERVOSA, REDES NEURAIS, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PENA, Rodrigo Felipe de Oliveira et al. Self-consistent scheme for spike-train power spectra in heterogeneous sparse networks. Frontiers in Computational Neuroscience, v. 12, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3389/fncom.2018.00009. Acesso em: 19 nov. 2025.
APA
Pena, R. F. de O., Vellmer, S., Bernardi, D., Roque, A. C., & Lindner, B. (2018). Self-consistent scheme for spike-train power spectra in heterogeneous sparse networks. Frontiers in Computational Neuroscience, 12. doi:10.3389/fncom.2018.00009
NLM
Pena RF de O, Vellmer S, Bernardi D, Roque AC, Lindner B. Self-consistent scheme for spike-train power spectra in heterogeneous sparse networks [Internet]. Frontiers in Computational Neuroscience. 2018 ; 12[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.3389/fncom.2018.00009
Vancouver
Pena RF de O, Vellmer S, Bernardi D, Roque AC, Lindner B. Self-consistent scheme for spike-train power spectra in heterogeneous sparse networks [Internet]. Frontiers in Computational Neuroscience. 2018 ; 12[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.3389/fncom.2018.00009
Artigo de periodico
Robustifying sum-product networks (2018)
Mauá, Denis Deratani ; Conaty, Diarmaid; Cozman, Fabio Gagliardi ; Poppenhaeger, Katja; Campos, Cassio Polpo de
Fonte: International Journal of Approximate Reasoning. Unidades: IME, EP
Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MAUÁ, Denis Deratani et al. Robustifying sum-product networks. International Journal of Approximate Reasoning, v. 101, p. 163-180, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ijar.2018.07.003. Acesso em: 19 nov. 2025.
APA
Mauá, D. D., Conaty, D., Cozman, F. G., Poppenhaeger, K., & Campos, C. P. de. (2018). Robustifying sum-product networks. International Journal of Approximate Reasoning, 101, 163-180. doi:10.1016/j.ijar.2018.07.003
NLM
Mauá DD, Conaty D, Cozman FG, Poppenhaeger K, Campos CP de. Robustifying sum-product networks [Internet]. International Journal of Approximate Reasoning. 2018 ; 101 163-180.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ijar.2018.07.003
Vancouver
Mauá DD, Conaty D, Cozman FG, Poppenhaeger K, Campos CP de. Robustifying sum-product networks [Internet]. International Journal of Approximate Reasoning. 2018 ; 101 163-180.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ijar.2018.07.003
Trabalho de evento-anais periodico
Modeling Markov decision processes with imprecise probabilities using probabilistic logic programming (2017)
Bueno, Thiago Pereira; Mauá, Denis Deratani ; Barros, Leliane Nunes de ; Cozman, Fabio Gagliardi
Fonte: PMLR: Proceedings of Machine Learning Research. Nome do evento: International Symposium on Imprecise Probability: Theories and Applications - ISIPTA. Unidades: IME, EP
Assuntos: PROCESSOS DE MARKOV, PROGRAMAÇÃO LÓGICA, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BUENO, Thiago Pereira et al. Modeling Markov decision processes with imprecise probabilities using probabilistic logic programming. PMLR: Proceedings of Machine Learning Research. Brookline: Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo. Disponível em: http://proceedings.mlr.press/v62/bueno17a.html. Acesso em: 19 nov. 2025. , 2017
APA
Bueno, T. P., Mauá, D. D., Barros, L. N. de, & Cozman, F. G. (2017). Modeling Markov decision processes with imprecise probabilities using probabilistic logic programming. PMLR: Proceedings of Machine Learning Research. Brookline: Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo. Recuperado de http://proceedings.mlr.press/v62/bueno17a.html
NLM
Bueno TP, Mauá DD, Barros LN de, Cozman FG. Modeling Markov decision processes with imprecise probabilities using probabilistic logic programming [Internet]. PMLR: Proceedings of Machine Learning Research. 2017 ;( 62): 49-60.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: http://proceedings.mlr.press/v62/bueno17a.html
Vancouver
Bueno TP, Mauá DD, Barros LN de, Cozman FG. Modeling Markov decision processes with imprecise probabilities using probabilistic logic programming [Internet]. PMLR: Proceedings of Machine Learning Research. 2017 ;( 62): 49-60.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: http://proceedings.mlr.press/v62/bueno17a.html

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