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  • Trabalho de evento-resumo periodico

    Efficient predictive uncertainty estimators for deep probabilistic models (2020)

    Llerena, Julissa Villanueva ; Mauá, Denis Deratani

    Source: Proceddings : AAAI-20 Student Tracks. Conference titles: AAAI Conference on Artificial Intelligence - AAAI. Unidade: IME

    Assunto: 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

      LLERENA, Julissa Villanueva e MAUÁ, Denis Deratani. Efficient predictive uncertainty estimators for deep probabilistic models. Proceddings : AAAI-20 Student Tracks. Palo Alto: AAAI Press. Disponível em: https://doi.org/10.1609/aaai.v34i10.7142. Acesso em: 10 nov. 2025. , 2020

    • APA

      Llerena, J. V., & Mauá, D. D. (2020). Efficient predictive uncertainty estimators for deep probabilistic models. Proceddings : AAAI-20 Student Tracks. Palo Alto: AAAI Press. doi:10.1609/aaai.v34i10.7142

    • NLM

      Llerena JV, Mauá DD. Efficient predictive uncertainty estimators for deep probabilistic models [Internet]. Proceddings : AAAI-20 Student Tracks. 2020 ; 35( 100): 13740-13741.[citado 2025 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1609/aaai.v34i10.7142

    • Vancouver

      Llerena JV, Mauá DD. Efficient predictive uncertainty estimators for deep probabilistic models [Internet]. Proceddings : AAAI-20 Student Tracks. 2020 ; 35( 100): 13740-13741.[citado 2025 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1609/aaai.v34i10.7142

  • Trabalho de evento

    Finding feasible policies for extreme risk-averse agents in probabilistic planning (2020)

    Fernandez, Milton Condori; Barros, Leliane Nunes de ; Mauá, Denis Deratani ; Delgado, Karina Valdivia ; Silva, Valdinei Freire da

    Source: Proceedings. Conference titles: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidades: IME, EACH

    Subjects: PROBABILIDADE, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, ANÁLISE DE RISCO

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

    • ABNT

      FERNANDEZ, Milton Condori et al. Finding feasible policies for extreme risk-averse agents in probabilistic planning. 2020, Anais.. Cham: Springer, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-61380-8_7. Acesso em: 10 nov. 2025.

    • APA

      Fernandez, M. C., Barros, L. N. de, Mauá, D. D., Delgado, K. V., & Silva, V. F. da. (2020). Finding feasible policies for extreme risk-averse agents in probabilistic planning. In Proceedings. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-030-61380-8_7

    • NLM

      Fernandez MC, Barros LN de, Mauá DD, Delgado KV, Silva VF da. Finding feasible policies for extreme risk-averse agents in probabilistic planning [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2025 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-61380-8_7

    • Vancouver

      Fernandez MC, Barros LN de, Mauá DD, Delgado KV, Silva VF da. Finding feasible policies for extreme risk-averse agents in probabilistic planning [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2025 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-61380-8_7

  • Artigo de periodico

    Thirty years of credal networks: specification, algorithms and complexity (2020)

    Mauá, Denis Deratani ; Cozman, Fabio Gagliardi

    Source: International Journal of Approximate Reasoning. Unidades: IME, EP

    Subjects: MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, PROBABILIDADE

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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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: 10 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. 10 ] 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. 10 ] 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

    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: 10 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. 10 ] 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. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ijar.2020.07.008

  • Dissertação (Mestrado)

    Algoritmos de estimação para modelos Markovianos não-homogêneos (2020)

    Lee, Gustavo Alexis Sabillón; Zuanetti, Daiane Aparecida (Orientador)

    Unidade: Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística

    Subjects: CADEIAS DE MARKOV, PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, ESTATÍSTICA E PROBABILIDADE, INFERÊNCIA ESTATÍSTICA

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

    • ABNT

      LEE, Gustavo Alexis Sabillón. Algoritmos de estimação para modelos Markovianos não-homogêneos. 2020. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-10062020-104710/. Acesso em: 10 nov. 2025.

    • APA

      Lee, G. A. S. (2020). Algoritmos de estimação para modelos Markovianos não-homogêneos (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-10062020-104710/

    • NLM

      Lee GAS. Algoritmos de estimação para modelos Markovianos não-homogêneos [Internet]. 2020 ;[citado 2025 nov. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-10062020-104710/

    • Vancouver

      Lee GAS. Algoritmos de estimação para modelos Markovianos não-homogêneos [Internet]. 2020 ;[citado 2025 nov. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-10062020-104710/

  • Artigo de periodico

    RNA polymerase interactions and elongation rate (2019)

    Belitsky, Vladimir ; Schutz, G. M

    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: 10 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. 10 ] 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. 10 ] 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

    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: 10 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. 10 ] 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. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s42106-019-00042-y
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