ReP USP - Resultado da busca

Artigo de periodico
A comprehensive review of deep learning techniques for interaction-aware trajectory prediction in urban autonomous driving (2025)
Gomes, Iago Pachêco ; Wolf, Denis Fernando
Fonte: Neurocomputing. Unidade: ICMC
Assuntos: VEÍCULOS AUTÔNOMOS, MÉTODOS DE PREVISÃO E CORREÇÃO, TRAJETÓRIA, TOMADA DE DECISÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
GOMES, Iago Pachêco e WOLF, Denis Fernando. A comprehensive review of deep learning techniques for interaction-aware trajectory prediction in urban autonomous driving. Neurocomputing, v. 651, p. 1-19, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2025.131014. Acesso em: 11 nov. 2025.
APA
Gomes, I. P., & Wolf, D. F. (2025). A comprehensive review of deep learning techniques for interaction-aware trajectory prediction in urban autonomous driving. Neurocomputing, 651, 1-19. doi:10.1016/j.neucom.2025.131014
NLM
Gomes IP, Wolf DF. A comprehensive review of deep learning techniques for interaction-aware trajectory prediction in urban autonomous driving [Internet]. Neurocomputing. 2025 ; 651 1-19.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2025.131014
Vancouver
Gomes IP, Wolf DF. A comprehensive review of deep learning techniques for interaction-aware trajectory prediction in urban autonomous driving [Internet]. Neurocomputing. 2025 ; 651 1-19.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2025.131014
Artigo de periodico
Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning (2022)
Nakamura, Angelica Tiemi Mizuno ; Grassi Júnior, Valdir ; Wolf, Denis Fernando
Fonte: Neurocomputing. Unidades: EESC, ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, ENGENHARIA ELÉTRICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
NAKAMURA, Angelica Tiemi Mizuno e GRASSI JÚNIOR, Valdir e WOLF, Denis Fernando. Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning. Neurocomputing, v. 511, p. 43-53, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.09.042. Acesso em: 11 nov. 2025.
APA
Nakamura, A. T. M., Grassi Júnior, V., & Wolf, D. F. (2022). Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning. Neurocomputing, 511, 43-53. doi:10.1016/j.neucom.2022.09.042
NLM
Nakamura ATM, Grassi Júnior V, Wolf DF. Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning [Internet]. Neurocomputing. 2022 ; 511 43-53.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.09.042
Vancouver
Nakamura ATM, Grassi Júnior V, Wolf DF. Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning [Internet]. Neurocomputing. 2022 ; 511 43-53.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.09.042
Artigo de periodico
Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning (2022)
Nakamura, Angelica Tiemi Mizuno ; Grassi Júnior, Valdir ; Wolf, Denis Fernando
Fonte: Neurocomputing. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, ANÁLISE DE DESEMPENHO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
NAKAMURA, Angelica Tiemi Mizuno e GRASSI JÚNIOR, Valdir e WOLF, Denis Fernando. Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning. Neurocomputing, v. 511, p. 43-53, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.09.042. Acesso em: 11 nov. 2025.
APA
Nakamura, A. T. M., Grassi Júnior, V., & Wolf, D. F. (2022). Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning. Neurocomputing, 511, 43-53. doi:10.1016/j.neucom.2022.09.042
NLM
Nakamura ATM, Grassi Júnior V, Wolf DF. Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning [Internet]. Neurocomputing. 2022 ; 511 43-53.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.09.042
Vancouver
Nakamura ATM, Grassi Júnior V, Wolf DF. Leveraging convergence behavior to balance conflicting tasks in multitask learning [Internet]. Neurocomputing. 2022 ; 511 43-53.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.09.042
Trabalho de evento
Vision-based waypoint following using templates and artificial neural networks (2013)
Souza, Jefferson Rodrigo de; Pessin, Gustavo; Shinzato, Patrick Yuri; Osório, Fernando Santos ; Wolf, Denis Fernando
Fonte: Neurocomputing. Unidade: ICMC
Assuntos: SISTEMAS EMBUTIDOS, ROBÓTICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SOUZA, Jefferson Rodrigo de et al. Vision-based waypoint following using templates and artificial neural networks. 2013, Anais.. Amsterdam: Elsevier, 2013. p. 77-80. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2012.07.040. Acesso em: 11 nov. 2025.
APA
Souza, J. R. de, Pessin, G., Shinzato, P. Y., Osório, F. S., & Wolf, D. F. (2013). Vision-based waypoint following using templates and artificial neural networks. In Neurocomputing (Vol. 107, p. 77-80). Amsterdam: Elsevier. doi:10.1016/j.neucom.2012.07.040
NLM
Souza JR de, Pessin G, Shinzato PY, Osório FS, Wolf DF. Vision-based waypoint following using templates and artificial neural networks [Internet]. Neurocomputing. 2013 ; 107 77-80.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2012.07.040
Vancouver
Souza JR de, Pessin G, Shinzato PY, Osório FS, Wolf DF. Vision-based waypoint following using templates and artificial neural networks [Internet]. Neurocomputing. 2013 ; 107 77-80.[citado 2025 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2012.07.040

Unidades USP

ReP

Filtros

Autores

Assuntos

Agência de fomento