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Artigo de periodico
AI-driven orchestration at scale: Estimating service metrics on national-wide testbeds (2026)
Moreira, Rodrigo; Pasquini, Rafael; Martins, Joberto Sérgio Barbosa; Carvalho, Tereza Cristina Melo de Brito ; Silva, Flávio de Oliveira
Source: Future Generation Computer Systems. Unidade: EP
Subjects: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BANCO DE DADOS DISTRIBUÍDOS
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ABNT
MOREIRA, Rodrigo et al. AI-driven orchestration at scale: Estimating service metrics on national-wide testbeds. Future Generation Computer Systems, v. 174, n. Ja 2026, p. 1-15, 2026Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.future.2025.107971. Acesso em: 27 nov. 2025.
APA
Moreira, R., Pasquini, R., Martins, J. S. B., Carvalho, T. C. M. de B., & Silva, F. de O. (2026). AI-driven orchestration at scale: Estimating service metrics on national-wide testbeds. Future Generation Computer Systems, 174( Ja 2026), 1-15. doi:10.1016/j.future.2025.107971
NLM
Moreira R, Pasquini R, Martins JSB, Carvalho TCM de B, Silva F de O. AI-driven orchestration at scale: Estimating service metrics on national-wide testbeds [Internet]. Future Generation Computer Systems. 2026 ; 174( Ja 2026): 1-15.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.future.2025.107971
Vancouver
Moreira R, Pasquini R, Martins JSB, Carvalho TCM de B, Silva F de O. AI-driven orchestration at scale: Estimating service metrics on national-wide testbeds [Internet]. Future Generation Computer Systems. 2026 ; 174( Ja 2026): 1-15.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.future.2025.107971
Artigo de periodico
Towards resolution-arbitrary remote sensing change detection with Spatial-frequency dual domain learning (2026)
Liu, Yaoting; He, Qiuhua; Li, Jianlong; Liu, Xinxin; Fiorio, Peterson Ricardo ; Nakai, Érica Silva ; Yang, Bin
Source: ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. Unidades: ESALQ, ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, SENSORIAMENTO REMOTO
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ABNT
LIU, Yaoting et al. Towards resolution-arbitrary remote sensing change detection with Spatial-frequency dual domain learning. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, v. 231, p. 137-150, 2026Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2025.10.023. Acesso em: 27 nov. 2025.
APA
Liu, Y., He, Q., Li, J., Liu, X., Fiorio, P. R., Nakai, É. S., & Yang, B. (2026). Towards resolution-arbitrary remote sensing change detection with Spatial-frequency dual domain learning. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 231, 137-150. doi:10.1016/j.isprsjprs.2025.10.023
NLM
Liu Y, He Q, Li J, Liu X, Fiorio PR, Nakai ÉS, Yang B. Towards resolution-arbitrary remote sensing change detection with Spatial-frequency dual domain learning [Internet]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 2026 ; 231 137-150.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2025.10.023
Vancouver
Liu Y, He Q, Li J, Liu X, Fiorio PR, Nakai ÉS, Yang B. Towards resolution-arbitrary remote sensing change detection with Spatial-frequency dual domain learning [Internet]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 2026 ; 231 137-150.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2025.10.023
Trabalho de evento-anais periodico
Making a pipeline production-peady: challenges and lessons learned in the healthcare domain (2026)
Lawand, Daniel Angelo Esteves ; Lam, Lucas Quaresma Medina ; Bolgheroni, Roberto Oliveira ; Ferreira, Renato Cordeiro ; Goldman, Alfredo ; Finger, Marcelo
Source: Lecture Notes in Computer Science. Conference titles: Software Architecture. ECSA 2025 Tracks and Workshops. Unidade: IME
Subjects: ARQUITETURA DE SOFTWARE, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CUIDADOS MÉDICOS, QUALIDADE DE PROCESSO DE SOFTWARE
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ABNT
LAWAND, Daniel Angelo Esteves et al. Making a pipeline production-peady: challenges and lessons learned in the healthcare domain. Lecture Notes in Computer Science. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-032-04403-7_30. Acesso em: 27 nov. 2025. , 2026
APA
Lawand, D. A. E., Lam, L. Q. M., Bolgheroni, R. O., Ferreira, R. C., Goldman, A., & Finger, M. (2026). Making a pipeline production-peady: challenges and lessons learned in the healthcare domain. Lecture Notes in Computer Science. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-032-04403-7_30
NLM
Lawand DAE, Lam LQM, Bolgheroni RO, Ferreira RC, Goldman A, Finger M. Making a pipeline production-peady: challenges and lessons learned in the healthcare domain [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2026 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-032-04403-7_30
Vancouver
Lawand DAE, Lam LQM, Bolgheroni RO, Ferreira RC, Goldman A, Finger M. Making a pipeline production-peady: challenges and lessons learned in the healthcare domain [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2026 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-032-04403-7_30
Artigo de periodico
Solution for diagnostics of biological invasion in terrestrial ecosystems: how can deep learning help biodiversity conservation? (2026)
Ferreira, Giovanna de Andrade; Viveiros, José Matheus Segre Moneva ; Santoro, Giulio Brossi ; Amaral, Vinicius Cunha; Ferreira, Matheus Pinheiro ; Brancalion, Pedro Henrique Santin ; Molin, Paulo Guilherme
Source: Journal for Nature Conservation. Unidade: ESALQ
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIODIVERSIDADE, ECOSSISTEMAS TERRESTRES, INVASÃO BIOLÓGICA, PINHEIRO, SENSORIAMENTO REMOTO
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ABNT
FERREIRA, Giovanna de Andrade et al. Solution for diagnostics of biological invasion in terrestrial ecosystems: how can deep learning help biodiversity conservation?. Journal for Nature Conservation, v. 89, p. 1-10, 2026Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.jnc.2025.127066. Acesso em: 27 nov. 2025.
APA
Ferreira, G. de A., Viveiros, J. M. S. M., Santoro, G. B., Amaral, V. C., Ferreira, M. P., Brancalion, P. H. S., & Molin, P. G. (2026). Solution for diagnostics of biological invasion in terrestrial ecosystems: how can deep learning help biodiversity conservation? Journal for Nature Conservation, 89, 1-10. doi:10.1016/j.jnc.2025.127066
NLM
Ferreira G de A, Viveiros JMSM, Santoro GB, Amaral VC, Ferreira MP, Brancalion PHS, Molin PG. Solution for diagnostics of biological invasion in terrestrial ecosystems: how can deep learning help biodiversity conservation? [Internet]. Journal for Nature Conservation. 2026 ; 89 1-10.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jnc.2025.127066
Vancouver
Ferreira G de A, Viveiros JMSM, Santoro GB, Amaral VC, Ferreira MP, Brancalion PHS, Molin PG. Solution for diagnostics of biological invasion in terrestrial ecosystems: how can deep learning help biodiversity conservation? [Internet]. Journal for Nature Conservation. 2026 ; 89 1-10.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jnc.2025.127066
Artigo de periodico
Integrating proximal sensing data (soil spectra and magnetic susceptibility) with the common covariates to predict soil carbon pools in semiarid regions (2026)
Azizi, Kamran; Zhao, Shuai; Ayoubi, Shamsollah; Kamangarpour, Azadeh; Nabiollahi, Kamal; Ge, Yufeng; Zhao, Kaiguang; Rodrigo-Comino, Jesús; Demattê, José Alexandre Melo
Source: Soil and Tillage Research. Unidade: ESALQ
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CARBONO, ESPECTROSCOPIA INFRAVERMELHA, MAPEAMENTO DO SOLO, SENSORIAMENTO REMOTO, SOLO ÁRIDO
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ABNT
AZIZI, Kamran et al. Integrating proximal sensing data (soil spectra and magnetic susceptibility) with the common covariates to predict soil carbon pools in semiarid regions. Soil and Tillage Research, v. 256, p. 1-17, 2026Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.still.2025.106840. Acesso em: 27 nov. 2025.
APA
Azizi, K., Zhao, S., Ayoubi, S., Kamangarpour, A., Nabiollahi, K., Ge, Y., et al. (2026). Integrating proximal sensing data (soil spectra and magnetic susceptibility) with the common covariates to predict soil carbon pools in semiarid regions. Soil and Tillage Research, 256, 1-17. doi:10.1016/j.still.2025.106840
NLM
Azizi K, Zhao S, Ayoubi S, Kamangarpour A, Nabiollahi K, Ge Y, Zhao K, Rodrigo-Comino J, Demattê JAM. Integrating proximal sensing data (soil spectra and magnetic susceptibility) with the common covariates to predict soil carbon pools in semiarid regions [Internet]. Soil and Tillage Research. 2026 ; 256 1-17.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.still.2025.106840
Vancouver
Azizi K, Zhao S, Ayoubi S, Kamangarpour A, Nabiollahi K, Ge Y, Zhao K, Rodrigo-Comino J, Demattê JAM. Integrating proximal sensing data (soil spectra and magnetic susceptibility) with the common covariates to predict soil carbon pools in semiarid regions [Internet]. Soil and Tillage Research. 2026 ; 256 1-17.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.still.2025.106840
Artigo de periodico
Embracing data irregularities in multivariate time series (2026)
Barros, Marcel Rodrigues de ; Fontenele, Lucas Pereira; Silva, Mariana S; Rissi, Thiago Lizier; Cabrera, Eduardo Faria; Tannuri, Eduardo Aoun ; Gomi, Edson Satoshi ; Barreira, Rodrigo Augusto; Reali Costa, Anna Helena
Source: Applied Soft Computing. Unidade: EP
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, REDES NEURAIS
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ABNT
BARROS, Marcel Rodrigues de et al. Embracing data irregularities in multivariate time series. Applied Soft Computing, v. 186, n. Ja 2026, p. 1-14, 2026Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2025.114039. Acesso em: 27 nov. 2025.
APA
Barros, M. R. de, Fontenele, L. P., Silva, M. S., Rissi, T. L., Cabrera, E. F., Tannuri, E. A., et al. (2026). Embracing data irregularities in multivariate time series. Applied Soft Computing, 186( Ja 2026), 1-14. doi:10.1016/j.asoc.2025.114039
NLM
Barros MR de, Fontenele LP, Silva MS, Rissi TL, Cabrera EF, Tannuri EA, Gomi ES, Barreira RA, Reali Costa AH. Embracing data irregularities in multivariate time series [Internet]. Applied Soft Computing. 2026 ; 186( Ja 2026): 1-14.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2025.114039
Vancouver
Barros MR de, Fontenele LP, Silva MS, Rissi TL, Cabrera EF, Tannuri EA, Gomi ES, Barreira RA, Reali Costa AH. Embracing data irregularities in multivariate time series [Internet]. Applied Soft Computing. 2026 ; 186( Ja 2026): 1-14.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2025.114039
Parte de monografia/livro
Mitigating data scarcity in polymer property prediction via multi-task auxiliary learning (2026)
Pinheiro, Gabriel A. ; Quiles, Marcos Gonçalves ; Silva, Juarez Lopes Ferreira da ; Fern, Xiaoli Z
Source: Machine learning and knowledge discovery in databases.Applied Data Science Track. ECML PKDD 2025. Lecture Notes in Computer Science.. Unidade: IQSC
Subjects: POLÍMEROS (MATERIAIS), APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MATERIAIS
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ABNT
PINHEIRO, Gabriel A. et al. Mitigating data scarcity in polymer property prediction via multi-task auxiliary learning. Machine learning and knowledge discovery in databases.Applied Data Science Track. ECML PKDD 2025. Lecture Notes in Computer Science. Tradução . Cham: Springer, 2026. . Disponível em: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-032-06118-8_25#Sec2. Acesso em: 27 nov. 2025.
APA
Pinheiro, G. A., Quiles, M. G., Silva, J. L. F. da, & Fern, X. Z. (2026). Mitigating data scarcity in polymer property prediction via multi-task auxiliary learning. In Machine learning and knowledge discovery in databases.Applied Data Science Track. ECML PKDD 2025. Lecture Notes in Computer Science.. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-032-06118-8_25
NLM
Pinheiro GA, Quiles MG, Silva JLF da, Fern XZ. Mitigating data scarcity in polymer property prediction via multi-task auxiliary learning [Internet]. In: Machine learning and knowledge discovery in databases.Applied Data Science Track. ECML PKDD 2025. Lecture Notes in Computer Science. Cham: Springer; 2026. [citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-032-06118-8_25#Sec2
Vancouver
Pinheiro GA, Quiles MG, Silva JLF da, Fern XZ. Mitigating data scarcity in polymer property prediction via multi-task auxiliary learning [Internet]. In: Machine learning and knowledge discovery in databases.Applied Data Science Track. ECML PKDD 2025. Lecture Notes in Computer Science. Cham: Springer; 2026. [citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-032-06118-8_25#Sec2
Tese (Doutorado)
Novos modelos de regressão e algoritmos de aprendizado de máquina: teoria e aplicações (2024)
Rodrigues, Gabriela Maria; Ortega, Edwin Moises Marcos (Orientador)
Unidade: ESALQ
Subjects: ALGORITMOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, DADOS CENSURADOS, MODELOS MATEMÁTICOS, SIMULAÇÃO (ESTATÍSTICA), VEROSSIMILHANÇA
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ABNT
RODRIGUES, Gabriela Maria. Novos modelos de regressão e algoritmos de aprendizado de máquina: teoria e aplicações. 2024. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-05042024-102614/. Acesso em: 27 nov. 2025.
APA
Rodrigues, G. M. (2024). Novos modelos de regressão e algoritmos de aprendizado de máquina: teoria e aplicações (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-05042024-102614/
NLM
Rodrigues GM. Novos modelos de regressão e algoritmos de aprendizado de máquina: teoria e aplicações [Internet]. 2024 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-05042024-102614/
Vancouver
Rodrigues GM. Novos modelos de regressão e algoritmos de aprendizado de máquina: teoria e aplicações [Internet]. 2024 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-05042024-102614/
Artigo de jornal-dep/entr
Inteligência artificial ajuda a decifrar pergaminhos carbonizados durante a erupção do Vesúvio. [Depoimento] (2024)
Bruno, Odemir Martinez ; Dal Prá, Elian Rafael
Source: Agência FAPESP. Unidade: IFSC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, FÍSICA COMPUTACIONAL
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ABNT
BRUNO, Odemir Martinez e DAL PRÁ, Elian Rafael. Inteligência artificial ajuda a decifrar pergaminhos carbonizados durante a erupção do Vesúvio. [Depoimento]. Agência FAPESP. São Paulo: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://agencia.fapesp.br/inteligencia-artificial-ajuda-a-decifrar-papiros-carbonizados-durante-a-erupcao-do-vesuvio/50882. Acesso em: 27 nov. 2025. , 2024
APA
Bruno, O. M., & Dal Prá, E. R. (2024). Inteligência artificial ajuda a decifrar pergaminhos carbonizados durante a erupção do Vesúvio. [Depoimento]. Agência FAPESP. São Paulo: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://agencia.fapesp.br/inteligencia-artificial-ajuda-a-decifrar-papiros-carbonizados-durante-a-erupcao-do-vesuvio/50882
NLM
Bruno OM, Dal Prá ER. Inteligência artificial ajuda a decifrar pergaminhos carbonizados durante a erupção do Vesúvio. [Depoimento] [Internet]. Agência FAPESP. 2024 ;21 fe 2024. online[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://agencia.fapesp.br/inteligencia-artificial-ajuda-a-decifrar-papiros-carbonizados-durante-a-erupcao-do-vesuvio/50882
Vancouver
Bruno OM, Dal Prá ER. Inteligência artificial ajuda a decifrar pergaminhos carbonizados durante a erupção do Vesúvio. [Depoimento] [Internet]. Agência FAPESP. 2024 ;21 fe 2024. online[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://agencia.fapesp.br/inteligencia-artificial-ajuda-a-decifrar-papiros-carbonizados-durante-a-erupcao-do-vesuvio/50882
Artigo de periodico
Accuracy of early pregnancy diagnosis and determining pregnancy loss using different biomarkers and machine learning applications in dairy cattle (2024)
Ferraz, Priscila Assis ; Poit, Diego Angelo Schmidt; Pinto, Leonardo Marin Ferreira ; Guerra, Arthur Cobayashi; Laurindo Neto, Adomar ; Prado, Francisco Luiz do; Azrak, Alexandre José; Çakmakçi, Cihan; Baruselli, Pietro Sampaio ; Pugliesi, Guilherme
Source: Theriogenology. Unidades: FMVZ, FZEA
Subjects: BOVINOS LEITEIROS, BIOMARCADORES, PRENHEZ, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
FERRAZ, Priscila Assis et al. Accuracy of early pregnancy diagnosis and determining pregnancy loss using different biomarkers and machine learning applications in dairy cattle. Theriogenology, v. 224, p. 82-93, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.theriogenology.2024.05.006. Acesso em: 27 nov. 2025.
APA
Ferraz, P. A., Poit, D. A. S., Pinto, L. M. F., Guerra, A. C., Laurindo Neto, A., Prado, F. L. do, et al. (2024). Accuracy of early pregnancy diagnosis and determining pregnancy loss using different biomarkers and machine learning applications in dairy cattle. Theriogenology, 224, 82-93. doi:10.1016/j.theriogenology.2024.05.006
NLM
Ferraz PA, Poit DAS, Pinto LMF, Guerra AC, Laurindo Neto A, Prado FL do, Azrak AJ, Çakmakçi C, Baruselli PS, Pugliesi G. Accuracy of early pregnancy diagnosis and determining pregnancy loss using different biomarkers and machine learning applications in dairy cattle [Internet]. Theriogenology. 2024 ; 224 82-93.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.theriogenology.2024.05.006
Vancouver
Ferraz PA, Poit DAS, Pinto LMF, Guerra AC, Laurindo Neto A, Prado FL do, Azrak AJ, Çakmakçi C, Baruselli PS, Pugliesi G. Accuracy of early pregnancy diagnosis and determining pregnancy loss using different biomarkers and machine learning applications in dairy cattle [Internet]. Theriogenology. 2024 ; 224 82-93.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.theriogenology.2024.05.006
Dissertação (Mestrado)
Avaliação de algoritmos para a análise preditiva das notas de Engenharia no ENADE utilizando dados socioeconômicos (2024)
Guilhen, Bruno Anselmo; Kofuji, Sergio Takeo (Orientador)
Unidade: EP
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REGRESSÃO LINEAR, ALGORITMOS PARA PROCESSAMENTO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
GUILHEN, Bruno Anselmo. Avaliação de algoritmos para a análise preditiva das notas de Engenharia no ENADE utilizando dados socioeconômicos. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-28052024-082941/pt-br.php. Acesso em: 27 nov. 2025.
APA
Guilhen, B. A. (2024). Avaliação de algoritmos para a análise preditiva das notas de Engenharia no ENADE utilizando dados socioeconômicos (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-28052024-082941/pt-br.php
NLM
Guilhen BA. Avaliação de algoritmos para a análise preditiva das notas de Engenharia no ENADE utilizando dados socioeconômicos [Internet]. 2024 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-28052024-082941/pt-br.php
Vancouver
Guilhen BA. Avaliação de algoritmos para a análise preditiva das notas de Engenharia no ENADE utilizando dados socioeconômicos [Internet]. 2024 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-28052024-082941/pt-br.php
Dissertação (Mestrado)
Seleção de Dados de Teste com Base na Aplicação de Testes de Mutação a Modelos de Árvore de Decisão (2024)
Silveira, Beatriz Nogueira Carvalho da; Souza, Simone do Rocio Senger de (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, SOFTWARES, QUALIDADE DE SOFTWARE
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SILVEIRA, Beatriz Nogueira Carvalho da. Seleção de Dados de Teste com Base na Aplicação de Testes de Mutação a Modelos de Árvore de Decisão. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10062024-105606/. Acesso em: 27 nov. 2025.
APA
Silveira, B. N. C. da. (2024). Seleção de Dados de Teste com Base na Aplicação de Testes de Mutação a Modelos de Árvore de Decisão (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10062024-105606/
NLM
Silveira BNC da. Seleção de Dados de Teste com Base na Aplicação de Testes de Mutação a Modelos de Árvore de Decisão [Internet]. 2024 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10062024-105606/
Vancouver
Silveira BNC da. Seleção de Dados de Teste com Base na Aplicação de Testes de Mutação a Modelos de Árvore de Decisão [Internet]. 2024 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10062024-105606/
Tese (Doutorado)
Graph Neural Networks contributions and advancements (2024)
Gonçalves, Thales ; Nonato, Luis Gustavo (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, GRAFOS ALEATÓRIOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
GONÇALVES, Thales. Graph Neural Networks contributions and advancements. 2024. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16072024-103201/. Acesso em: 27 nov. 2025.
APA
Gonçalves, T. (2024). Graph Neural Networks contributions and advancements (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16072024-103201/
NLM
Gonçalves T. Graph Neural Networks contributions and advancements [Internet]. 2024 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16072024-103201/
Vancouver
Gonçalves T. Graph Neural Networks contributions and advancements [Internet]. 2024 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16072024-103201/
Dissertação (Mestrado)
Recuperação avançada de petróleo: busca de campos análogos e análises mundiais técnicas e estratégicas via abordagem orientada por ciência de dados (2024)
Custódio, Luiz Felipe Niedermaier; Carneiro, Cleyton de Carvalho (Orientador)
Unidade: EP
Subjects: PETRÓLEO, BASES DE DADOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CUSTÓDIO, Luiz Felipe Niedermaier. Recuperação avançada de petróleo: busca de campos análogos e análises mundiais técnicas e estratégicas via abordagem orientada por ciência de dados. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3135/tde-12072024-075152/pt-br.php. Acesso em: 27 nov. 2025.
APA
Custódio, L. F. N. (2024). Recuperação avançada de petróleo: busca de campos análogos e análises mundiais técnicas e estratégicas via abordagem orientada por ciência de dados (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3135/tde-12072024-075152/pt-br.php
NLM
Custódio LFN. Recuperação avançada de petróleo: busca de campos análogos e análises mundiais técnicas e estratégicas via abordagem orientada por ciência de dados [Internet]. 2024 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3135/tde-12072024-075152/pt-br.php
Vancouver
Custódio LFN. Recuperação avançada de petróleo: busca de campos análogos e análises mundiais técnicas e estratégicas via abordagem orientada por ciência de dados [Internet]. 2024 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3135/tde-12072024-075152/pt-br.php
Artigo de periodico
Flexible conditional density estimation for time series (2024)
Grivol, Gustavo; Izbicki, Rafael ; Okuno, Alex Akira ; Stern, Rafael Bassi
Source: Brazilian Journal of Probability and Statistics. Unidade: IME
Subjects: INFERÊNCIA NÃO PARAMÉTRICA, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
GRIVOL, Gustavo et al. Flexible conditional density estimation for time series. Brazilian Journal of Probability and Statistics, v. 38, n. 2, p. 215-231, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1214/24-BJPS601. Acesso em: 27 nov. 2025.
APA
Grivol, G., Izbicki, R., Okuno, A. A., & Stern, R. B. (2024). Flexible conditional density estimation for time series. Brazilian Journal of Probability and Statistics, 38( 2), 215-231. doi:10.1214/24-BJPS601
NLM
Grivol G, Izbicki R, Okuno AA, Stern RB. Flexible conditional density estimation for time series [Internet]. Brazilian Journal of Probability and Statistics. 2024 ; 38( 2): 215-231.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1214/24-BJPS601
Vancouver
Grivol G, Izbicki R, Okuno AA, Stern RB. Flexible conditional density estimation for time series [Internet]. Brazilian Journal of Probability and Statistics. 2024 ; 38( 2): 215-231.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1214/24-BJPS601
Tese (Doutorado)
Study of cosmic-ray composition with Imaging Atmospheric Cherenkov Telescopes (2024)
Giler, Andres Gabriel Delgado; Souza, Vitor de (Orientador) ; Peletier, Reynier (Orientador)
Unidade: IFSC
Subjects: ASTROFÍSICA, TELESCÓPIOS, REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
GILER, Andres Gabriel Delgado. Study of cosmic-ray composition with Imaging Atmospheric Cherenkov Telescopes. 2024. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76134/tde-26042024-113543/. Acesso em: 27 nov. 2025.
APA
Giler, A. G. D. (2024). Study of cosmic-ray composition with Imaging Atmospheric Cherenkov Telescopes (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76134/tde-26042024-113543/
NLM
Giler AGD. Study of cosmic-ray composition with Imaging Atmospheric Cherenkov Telescopes [Internet]. 2024 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76134/tde-26042024-113543/
Vancouver
Giler AGD. Study of cosmic-ray composition with Imaging Atmospheric Cherenkov Telescopes [Internet]. 2024 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76134/tde-26042024-113543/
Tese (Doutorado)
Exploration of non-coding RNA in complex microbial communities with machine learning (2024)
Santos, Anderson Paulo Avila ; Carvalho, Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RNA, METADADOS, BIOGEOGRAFIA, BIOINFORMÁTICA
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ABNT
SANTOS, Anderson Paulo Avila. Exploration of non-coding RNA in complex microbial communities with machine learning. 2024. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19082024-091042/. Acesso em: 27 nov. 2025.
APA
Santos, A. P. A. (2024). Exploration of non-coding RNA in complex microbial communities with machine learning (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19082024-091042/
NLM
Santos APA. Exploration of non-coding RNA in complex microbial communities with machine learning [Internet]. 2024 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19082024-091042/
Vancouver
Santos APA. Exploration of non-coding RNA in complex microbial communities with machine learning [Internet]. 2024 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19082024-091042/
Dissertação (Mestrado)
On bipartite decision forests (2024)
Silva, Pedro de Carvalho Braga Ilidio; Cerri, Ricardo (coorient); Thiemann, Otávio Henrique (Orientador)
Unidade: IFSC
Subjects: ALGORITMOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
SILVA, Pedro de Carvalho Braga Ilidio. On bipartite decision forests. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76133/tde-01072024-082057/. Acesso em: 27 nov. 2025.
APA
Silva, P. de C. B. I. (2024). On bipartite decision forests (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76133/tde-01072024-082057/
NLM
Silva P de CBI. On bipartite decision forests [Internet]. 2024 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76133/tde-01072024-082057/
Vancouver
Silva P de CBI. On bipartite decision forests [Internet]. 2024 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76133/tde-01072024-082057/
Tese (Doutorado)
Adaptação, calibração e aplicação de modelos de simulação do cafeeiro para avaliação do impacto das mudanças climáticas em condições brasileiras (2024)
Freitas, Cleverson Henrique de ; Coelho, Rubens Duarte (Orientador)
Unidade: ESALQ
Subjects: AGRICULTURA SUSTENTÁVEL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CAFÉ, FENOLOGIA, MUDANÇA CLIMÁTICA, SIMULAÇÃO
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ABNT
FREITAS, Cleverson Henrique de. Adaptação, calibração e aplicação de modelos de simulação do cafeeiro para avaliação do impacto das mudanças climáticas em condições brasileiras. 2024. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-09092024-160225/. Acesso em: 27 nov. 2025.
APA
Freitas, C. H. de. (2024). Adaptação, calibração e aplicação de modelos de simulação do cafeeiro para avaliação do impacto das mudanças climáticas em condições brasileiras (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-09092024-160225/
NLM
Freitas CH de. Adaptação, calibração e aplicação de modelos de simulação do cafeeiro para avaliação do impacto das mudanças climáticas em condições brasileiras [Internet]. 2024 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-09092024-160225/
Vancouver
Freitas CH de. Adaptação, calibração e aplicação de modelos de simulação do cafeeiro para avaliação do impacto das mudanças climáticas em condições brasileiras [Internet]. 2024 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-09092024-160225/
Dissertação (Mestrado)
A neural network-aided microwave sensing approach for qualitative and quantitative analysis of adulteration in extra virgin olive oil (2024)
Alarcon, Júlio Cesar Picolo; Borges, Ben-Hur Viana (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: REDES NEURAIS, ESPECTROSCOPIA, DIELÉTRICOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, TECNOLOGIA DE MICRO-ONDAS, AZEITE
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ALARCON, Júlio Cesar Picolo. A neural network-aided microwave sensing approach for qualitative and quantitative analysis of adulteration in extra virgin olive oil. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18155/tde-09092024-101534/. Acesso em: 27 nov. 2025.
APA
Alarcon, J. C. P. (2024). A neural network-aided microwave sensing approach for qualitative and quantitative analysis of adulteration in extra virgin olive oil (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18155/tde-09092024-101534/
NLM
Alarcon JCP. A neural network-aided microwave sensing approach for qualitative and quantitative analysis of adulteration in extra virgin olive oil [Internet]. 2024 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18155/tde-09092024-101534/
Vancouver
Alarcon JCP. A neural network-aided microwave sensing approach for qualitative and quantitative analysis of adulteration in extra virgin olive oil [Internet]. 2024 ;[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18155/tde-09092024-101534/

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