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  • Source: IFAC journal of systems and control. Unidade: EP

    Subjects: DIAGNÓSTICO POR IMAGEM, FLUXO SANGUÍNEO REGIONAL, PULMÃO, APRENDIZAGEM PROFUNDA

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      SAKA, Tomoki e IWASAWA, Tae e TSUZUKI, Marcos Sales Guerra. Model-less multi-input analysis of pulmonary blood flow using deep learning convolution. IFAC journal of systems and control, v. 29, p. Se 2024, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ifacsc.2024.100276. Acesso em: 09 nov. 2025.
    • APA

      Saka, T., Iwasawa, T., & Tsuzuki, M. S. G. (2024). Model-less multi-input analysis of pulmonary blood flow using deep learning convolution. IFAC journal of systems and control, 29, Se 2024. doi:10.1016/j.ifacsc.2024.100276
    • NLM

      Saka T, Iwasawa T, Tsuzuki MSG. Model-less multi-input analysis of pulmonary blood flow using deep learning convolution [Internet]. IFAC journal of systems and control. 2024 ; 29 Se 2024.[citado 2025 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ifacsc.2024.100276
    • Vancouver

      Saka T, Iwasawa T, Tsuzuki MSG. Model-less multi-input analysis of pulmonary blood flow using deep learning convolution [Internet]. IFAC journal of systems and control. 2024 ; 29 Se 2024.[citado 2025 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ifacsc.2024.100276

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