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  • Dissertação (Mestrado)

    Energy consumptionestimationinlast-mileelectricvehicleroutingwith multi-factormodeling (2025)

    Duarte, Alexandre; Yoshizaki, Hugo (Orientador)

    Unidade: EP

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, LOGÍSTICA, OTIMIZAÇÃO MATEMÁTICA, ROTEIRIZAÇÃO, VEÍCULOS ELÉTRICOS

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    • ABNT

      DUARTE, Alexandre. Energy consumptionestimationinlast-mileelectricvehicleroutingwith multi-factormodeling. 2025. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2025. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3148/tde-21072025-074322/pt-br.php. Acesso em: 09 nov. 2025.

    • APA

      Duarte, A. (2025). Energy consumptionestimationinlast-mileelectricvehicleroutingwith multi-factormodeling (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3148/tde-21072025-074322/pt-br.php

    • NLM

      Duarte A. Energy consumptionestimationinlast-mileelectricvehicleroutingwith multi-factormodeling [Internet]. 2025 ;[citado 2025 nov. 09 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3148/tde-21072025-074322/pt-br.php

    • Vancouver

      Duarte A. Energy consumptionestimationinlast-mileelectricvehicleroutingwith multi-factormodeling [Internet]. 2025 ;[citado 2025 nov. 09 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3148/tde-21072025-074322/pt-br.php

  • Trabalho de evento-resumo

    Semismooth Newton method for projection equations [resumo] (2025)

    Haeser, Gabriel

    Source: Book of Abstracts. Conference titles: Carioca Workshop on Optimization and Applications - CariOPT. Unidade: IME

    Subjects: OTIMIZAÇÃO MATEMÁTICA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS, PROGRAMAÇÃO NÃO LINEAR, PROGRAMAÇÃO QUADRÁTICA

    Versão PublicadaAcesso à fonteHow to cite
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    • ABNT

      HAESER, Gabriel. Semismooth Newton method for projection equations [resumo]. 2025, Anais.. Rio de Janeiro: Fundação Getulio Vargas FGV, 2025. p. 5. Disponível em: https://drive.google.com/file/d/1IMnaoGpl1jeiG5dhzmGoqnTIaQZBCRYo/view?usp=sharing. Acesso em: 09 nov. 2025.

    • APA

      Haeser, G. (2025). Semismooth Newton method for projection equations [resumo]. In Book of Abstracts (p. 5). Rio de Janeiro: Fundação Getulio Vargas FGV. Recuperado de https://drive.google.com/file/d/1IMnaoGpl1jeiG5dhzmGoqnTIaQZBCRYo/view?usp=sharing

    • NLM

      Haeser G. Semismooth Newton method for projection equations [resumo] [Internet]. Book of Abstracts. 2025 ; 5.[citado 2025 nov. 09 ] Available from: https://drive.google.com/file/d/1IMnaoGpl1jeiG5dhzmGoqnTIaQZBCRYo/view?usp=sharing

    • Vancouver

      Haeser G. Semismooth Newton method for projection equations [resumo] [Internet]. Book of Abstracts. 2025 ; 5.[citado 2025 nov. 09 ] Available from: https://drive.google.com/file/d/1IMnaoGpl1jeiG5dhzmGoqnTIaQZBCRYo/view?usp=sharing

  • Trabalho de evento-resumo

    Regularized block coordinate descent methods [resumo]: complexity and applications (2025)

    Birgin, Ernesto Julian Goldberg

    Source: Book of Abstracts. Conference titles: Carioca Workshop on Optimization and Applications - CariOPT. Unidade: IME

    Subjects: OTIMIZAÇÃO MATEMÁTICA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS

    Versão PublicadaAcesso à fonteHow to cite
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    • ABNT

      BIRGIN, Ernesto Julian Goldberg. Regularized block coordinate descent methods [resumo]: complexity and applications. 2025, Anais.. Rio de Janeiro: Fundação Getulio Vargas FGV, 2025. p. 3. Disponível em: https://drive.google.com/file/d/1IMnaoGpl1jeiG5dhzmGoqnTIaQZBCRYo/view?usp=sharing. Acesso em: 09 nov. 2025.

    • APA

      Birgin, E. J. G. (2025). Regularized block coordinate descent methods [resumo]: complexity and applications. In Book of Abstracts (p. 3). Rio de Janeiro: Fundação Getulio Vargas FGV. Recuperado de https://drive.google.com/file/d/1IMnaoGpl1jeiG5dhzmGoqnTIaQZBCRYo/view?usp=sharing

    • NLM

      Birgin EJG. Regularized block coordinate descent methods [resumo]: complexity and applications [Internet]. Book of Abstracts. 2025 ; 3.[citado 2025 nov. 09 ] Available from: https://drive.google.com/file/d/1IMnaoGpl1jeiG5dhzmGoqnTIaQZBCRYo/view?usp=sharing

    • Vancouver

      Birgin EJG. Regularized block coordinate descent methods [resumo]: complexity and applications [Internet]. Book of Abstracts. 2025 ; 3.[citado 2025 nov. 09 ] Available from: https://drive.google.com/file/d/1IMnaoGpl1jeiG5dhzmGoqnTIaQZBCRYo/view?usp=sharing

  • Trabalho de evento

    A computational method to support chemical product design based on multi-objective optimisation and graph transformers (2023)

    Silva, Flávio Soares Corrêa da ; Aslan, Bilal; Nitschke, Geoff

    Source: Proceedings. Conference titles: Artificial Life Conference - ALIFE. Unidade: IME

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, OTIMIZAÇÃO MATEMÁTICA

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      SILVA, Flávio Soares Corrêa da e ASLAN, Bilal e NITSCHKE, Geoff. A computational method to support chemical product design based on multi-objective optimisation and graph transformers. 2023, Anais.. Cambridge, MA: MIT Press, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1162/isal_a_00602. Acesso em: 09 nov. 2025.

    • APA

      Silva, F. S. C. da, Aslan, B., & Nitschke, G. (2023). A computational method to support chemical product design based on multi-objective optimisation and graph transformers. In Proceedings. Cambridge, MA: MIT Press. doi:10.1162/isal_a_00602

    • NLM

      Silva FSC da, Aslan B, Nitschke G. A computational method to support chemical product design based on multi-objective optimisation and graph transformers [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1162/isal_a_00602

    • Vancouver

      Silva FSC da, Aslan B, Nitschke G. A computational method to support chemical product design based on multi-objective optimisation and graph transformers [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1162/isal_a_00602

  • Artigo de periodico

    Visualizing high-dimensional functions with dense maps (2023)

    Espadoto, Mateus ; Rodrigues, Francisco Caio Maia ; Hirata, Nina Sumiko Tomita ; Telea, Alexandru Cristian

    Source: SN Computer Science. Unidades: IME, ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PESQUISA OPERACIONAL, REGRESSÃO, OTIMIZAÇÃO MATEMÁTICA

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      ESPADOTO, Mateus et al. Visualizing high-dimensional functions with dense maps. SN Computer Science, v. 4, n. artigo 230, p. 1, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s42979-022-01664-2. Acesso em: 09 nov. 2025.

    • APA

      Espadoto, M., Rodrigues, F. C. M., Hirata, N. S. T., & Telea, A. C. (2023). Visualizing high-dimensional functions with dense maps. SN Computer Science, 4( artigo 230), 1. doi:10.1007/s42979-022-01664-2

    • NLM

      Espadoto M, Rodrigues FCM, Hirata NST, Telea AC. Visualizing high-dimensional functions with dense maps [Internet]. SN Computer Science. 2023 ; 4( artigo 230): 1.[citado 2025 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s42979-022-01664-2

    • Vancouver

      Espadoto M, Rodrigues FCM, Hirata NST, Telea AC. Visualizing high-dimensional functions with dense maps [Internet]. SN Computer Science. 2023 ; 4( artigo 230): 1.[citado 2025 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s42979-022-01664-2

  • Artigo de periodico

    UAV route planning for active disease classification (2019)

    Vivaldini, Kelen C. T.; Martinelli, Thiago H.; Guizilini, Vitor C.; Souza, Jefferson R.; Oliveira, Matheus D. C.; Ramos, Fabio; Wolf, Denis Fernando

    Source: Autonomous Robots. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, VISÃO COMPUTACIONAL, AERONAVES NÃO TRIPULADAS, OTIMIZAÇÃO MATEMÁTICA

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

    • ABNT

      VIVALDINI, Kelen C. T. et al. UAV route planning for active disease classification. Autonomous Robots, v. 43, p. 1137-1153, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10514-018-9790-x. Acesso em: 09 nov. 2025.

    • APA

      Vivaldini, K. C. T., Martinelli, T. H., Guizilini, V. C., Souza, J. R., Oliveira, M. D. C., Ramos, F., & Wolf, D. F. (2019). UAV route planning for active disease classification. Autonomous Robots, 43, 1137-1153. doi:10.1007/s10514-018-9790-x

    • NLM

      Vivaldini KCT, Martinelli TH, Guizilini VC, Souza JR, Oliveira MDC, Ramos F, Wolf DF. UAV route planning for active disease classification [Internet]. Autonomous Robots. 2019 ; 43 1137-1153.[citado 2025 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10514-018-9790-x

    • Vancouver

      Vivaldini KCT, Martinelli TH, Guizilini VC, Souza JR, Oliveira MDC, Ramos F, Wolf DF. UAV route planning for active disease classification [Internet]. Autonomous Robots. 2019 ; 43 1137-1153.[citado 2025 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10514-018-9790-x

  • Artigo de periodico

    Particle swarm optimization for network-based data classification (2019)

    Carneiro, Murillo G.; Cheng, Ran; Zhao, Liang ; Jin, Yaochu

    Source: Neural Networks. Unidade: FFCLRP

    Subjects: REDES COMPLEXAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, OTIMIZAÇÃO MATEMÁTICA

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

    • ABNT

      CARNEIRO, Murillo G. et al. Particle swarm optimization for network-based data classification. Neural Networks, v. 110, p. 243-255, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2018.12.003. Acesso em: 09 nov. 2025.

    • APA

      Carneiro, M. G., Cheng, R., Zhao, L., & Jin, Y. (2019). Particle swarm optimization for network-based data classification. Neural Networks, 110, 243-255. doi:10.1016/j.neunet.2018.12.003

    • NLM

      Carneiro MG, Cheng R, Zhao L, Jin Y. Particle swarm optimization for network-based data classification [Internet]. Neural Networks. 2019 ; 110 243-255.[citado 2025 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2018.12.003

    • Vancouver

      Carneiro MG, Cheng R, Zhao L, Jin Y. Particle swarm optimization for network-based data classification [Internet]. Neural Networks. 2019 ; 110 243-255.[citado 2025 nov. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2018.12.003
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