Filtros : "MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS" "Financiado pela FAPESP" Removido: "Frontiers in Computational Neuroscience" Limpar

Filtros



Refine with date range


  • Source: Scientific Reports. Unidade: IME

    Assunto: MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS

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

      HERNÁNDEZ, Noslen et al. Retrieving the structure of probabilistic sequences of auditory stimuli from EEG data. Scientific Reports, v. 11, n. art. 3520, p. 1-15, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1038/s41598-021-83119-x. Acesso em: 19 nov. 2025.
    • APA

      Hernández, N., Duarte, A., Ost, G., Fraiman, R., Galves, A., & Vargas, C. D. (2021). Retrieving the structure of probabilistic sequences of auditory stimuli from EEG data. Scientific Reports, 11( art. 3520), 1-15. doi:10.1038/s41598-021-83119-x
    • NLM

      Hernández N, Duarte A, Ost G, Fraiman R, Galves A, Vargas CD. Retrieving the structure of probabilistic sequences of auditory stimuli from EEG data [Internet]. Scientific Reports. 2021 ; 11( art. 3520): 1-15.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-021-83119-x
    • Vancouver

      Hernández N, Duarte A, Ost G, Fraiman R, Galves A, Vargas CD. Retrieving the structure of probabilistic sequences of auditory stimuli from EEG data [Internet]. Scientific Reports. 2021 ; 11( art. 3520): 1-15.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41598-021-83119-x
  • Source: Geoderma. Unidades: ESALQ, FMRP

    Subjects: DRENAGEM, IMAGEAMENTO DE SATÉLITE, MAPEAMENTO DO SOLO, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, RELEVO, SISTEMAS ESPECIALISTAS

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

      MELLO, Fellipe Alcântara de Oliveira et al. Expert-based maps and highly detailed surface drainage models to support digital soil mapping. Geoderma, v. 384, p. 1-15, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2020.114779. Acesso em: 19 nov. 2025.
    • APA

      Mello, F. A. de O., Demattê, J. A. M., Rizzo, R., Dotto, A. C., Poppiel, R. R., Mendes, W. de S., & Guimarães, C. C. B. (2021). Expert-based maps and highly detailed surface drainage models to support digital soil mapping. Geoderma, 384, 1-15. doi:10.1016/j.geoderma.2020.114779
    • NLM

      Mello FA de O, Demattê JAM, Rizzo R, Dotto AC, Poppiel RR, Mendes W de S, Guimarães CCB. Expert-based maps and highly detailed surface drainage models to support digital soil mapping [Internet]. Geoderma. 2021 ; 384 1-15.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2020.114779
    • Vancouver

      Mello FA de O, Demattê JAM, Rizzo R, Dotto AC, Poppiel RR, Mendes W de S, Guimarães CCB. Expert-based maps and highly detailed surface drainage models to support digital soil mapping [Internet]. Geoderma. 2021 ; 384 1-15.[citado 2025 nov. 19 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2020.114779
  • Source: International Journal of Approximate Reasoning. Unidades: IME, EP

    Subjects: MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, PROBABILIDADE

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • 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
  • Source: International Journal of Approximate Reasoning. Unidade: IME

    Subjects: MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • 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
  • Source: Biometrical Journal. Unidade: ESALQ

    Subjects: ANÁLISE DE DADOS LONGITUDINAIS, DADOS CATEGORIZADOS, DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE), INSETOS VETORES, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, SUÍNOS

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • 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
  • Source: Bernoulli. Unidade: IME

    Subjects: BIOESTATÍSTICA, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • 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
  • Source: Journal of Theoretical Biology. Unidade: IME

    Subjects: RNA POLIMERASES, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • 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
  • Source: International Journal of Plant Production. Unidade: ESALQ

    Subjects: MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, ÓLEO DE SOJA, SOJA

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • 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
  • Source: International Journal of Approximate Reasoning. Unidades: IME, EP

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    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
  • Source: PMLR: Proceedings of Machine Learning Research. Conference titles: International Symposium on Imprecise Probability: Theories and Applications - ISIPTA. Unidades: IME, EP

    Subjects: PROCESSOS DE MARKOV, PROGRAMAÇÃO LÓGICA, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS

    PrivadoAcesso à fonteHow to cite
    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

Digital Library of Intellectual Production of Universidade de São Paulo     2012 - 2025