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  • Source: Entropy. Unidade: EESC

    Subjects: INFERÊNCIA BAYESIANA, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ENGENHARIA ELÉTRICA

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    • ABNT

      BARTH, Vitor Bruno de Oliveira e SERRÃO, Fábio Viadanna e MACIEL, Carlos Dias. Assessing credibility in Bayesian networks structure learning. Entropy, v. 26, n. 10, p. 1-22, 2024Tradução . . Disponível em: https://dx.doi.org/10.3390/e26100829. Acesso em: 15 nov. 2025.
    • APA

      Barth, V. B. de O., Serrão, F. V., & Maciel, C. D. (2024). Assessing credibility in Bayesian networks structure learning. Entropy, 26( 10), 1-22. doi:10.3390/e26100829
    • NLM

      Barth VB de O, Serrão FV, Maciel CD. Assessing credibility in Bayesian networks structure learning [Internet]. Entropy. 2024 ; 26( 10): 1-22.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://dx.doi.org/10.3390/e26100829
    • Vancouver

      Barth VB de O, Serrão FV, Maciel CD. Assessing credibility in Bayesian networks structure learning [Internet]. Entropy. 2024 ; 26( 10): 1-22.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://dx.doi.org/10.3390/e26100829
  • Source: Entropy. Unidades: ICMC, EESC E ICMC

    Subjects: BIOINFORMÁTICA, SEQUENCIAMENTO GENÉTICO, TEORIA DA INFORMAÇÃO

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    • ABNT

      BONIDIA, Robson Parmezan et al. Information theory for biological sequence classification: a novel feature extraction technique based on Tsallis entropy. Entropy, v. 24, n. 10, p. 1-17, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/e24101398. Acesso em: 15 nov. 2025.
    • APA

      Bonidia, R. P., Santos, A. P. A., Almeida, B. L. S. de, Stadler, P. F., Rocha, U. N. da, Sanches, D. S., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2022). Information theory for biological sequence classification: a novel feature extraction technique based on Tsallis entropy. Entropy, 24( 10), 1-17. doi:10.3390/e24101398
    • NLM

      Bonidia RP, Santos APA, Almeida BLS de, Stadler PF, Rocha UN da, Sanches DS, Carvalho ACP de LF de. Information theory for biological sequence classification: a novel feature extraction technique based on Tsallis entropy [Internet]. Entropy. 2022 ; 24( 10): 1-17.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e24101398
    • Vancouver

      Bonidia RP, Santos APA, Almeida BLS de, Stadler PF, Rocha UN da, Sanches DS, Carvalho ACP de LF de. Information theory for biological sequence classification: a novel feature extraction technique based on Tsallis entropy [Internet]. Entropy. 2022 ; 24( 10): 1-17.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e24101398
  • Source: Entropy. Unidade: IME

    Subjects: REGRESSÃO LINEAR, DENGUE

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    • ABNT

      SARAIVA, Erlandson Ferreira et al. Modeling overdispersed dengue data via Poisson inverse gaussian regression model: a case study in the city of Campo Grande, MS, Brazil. Entropy, v. 24, n. artigo 1256, p. 1-16, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/e24091256. Acesso em: 15 nov. 2025.
    • APA

      Saraiva, E. F., Vigas, V. P., Flesch, M. V., Gannon, M. A., & Pereira, C. A. de B. (2022). Modeling overdispersed dengue data via Poisson inverse gaussian regression model: a case study in the city of Campo Grande, MS, Brazil. Entropy, 24( artigo 1256), 1-16. doi:10.3390/e24091256
    • NLM

      Saraiva EF, Vigas VP, Flesch MV, Gannon MA, Pereira CA de B. Modeling overdispersed dengue data via Poisson inverse gaussian regression model: a case study in the city of Campo Grande, MS, Brazil [Internet]. Entropy. 2022 ; 24( artigo 1256): 1-16.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e24091256
    • Vancouver

      Saraiva EF, Vigas VP, Flesch MV, Gannon MA, Pereira CA de B. Modeling overdispersed dengue data via Poisson inverse gaussian regression model: a case study in the city of Campo Grande, MS, Brazil [Internet]. Entropy. 2022 ; 24( artigo 1256): 1-16.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e24091256
  • Source: Entropy. Unidade: IME

    Assunto: ESTATÍSTICA APLICADA

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    • ABNT

      SARAIVA, Erlandson Ferreira e PEREIRA, Carlos Alberto de Bragança. Piecewise modeling the accumulated daily growth of COVID-19 deaths: the case of the state of São Paulo, Brazil. Entropy, v. 23, n. 8, p. 1-19, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/e23081013. Acesso em: 15 nov. 2025.
    • APA

      Saraiva, E. F., & Pereira, C. A. de B. (2021). Piecewise modeling the accumulated daily growth of COVID-19 deaths: the case of the state of São Paulo, Brazil. Entropy, 23( 8), 1-19. doi:10.3390/e23081013
    • NLM

      Saraiva EF, Pereira CA de B. Piecewise modeling the accumulated daily growth of COVID-19 deaths: the case of the state of São Paulo, Brazil [Internet]. Entropy. 2021 ; 23( 8): 1-19.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e23081013
    • Vancouver

      Saraiva EF, Pereira CA de B. Piecewise modeling the accumulated daily growth of COVID-19 deaths: the case of the state of São Paulo, Brazil [Internet]. Entropy. 2021 ; 23( 8): 1-19.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e23081013
  • Source: Entropy. Unidade: IME

    Assunto: MODELOS LINEARES GENERALIZADOS

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    • ABNT

      RAMIRES, Thiago Gentil et al. Comparison between highly complex location models and GAMLSS. Entropy, v. 23, n. artigo 469, p. 1-11, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/e23040469. Acesso em: 15 nov. 2025.
    • APA

      Ramires, T. G., Nakamura, L. R., Righetto, A. J., Carvalho, R. J., Vieira, L. A., & Pereira, C. A. de B. (2021). Comparison between highly complex location models and GAMLSS. Entropy, 23( artigo 469), 1-11. doi:10.3390/e23040469
    • NLM

      Ramires TG, Nakamura LR, Righetto AJ, Carvalho RJ, Vieira LA, Pereira CA de B. Comparison between highly complex location models and GAMLSS [Internet]. Entropy. 2021 ; 23( artigo 469): 1-11.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e23040469
    • Vancouver

      Ramires TG, Nakamura LR, Righetto AJ, Carvalho RJ, Vieira LA, Pereira CA de B. Comparison between highly complex location models and GAMLSS [Internet]. Entropy. 2021 ; 23( artigo 469): 1-11.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e23040469
  • Source: Entropy. Unidade: EESC

    Subjects: ENTROPIA, TERMODINÂMICA, ENGENHARIA ELÉTRICA

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    • ABNT

      NATAL, Jordão et al. Entropy: from thermodynamics to information processing. Entropy, v. 23, p. 1-14, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/e23101340. Acesso em: 15 nov. 2025.
    • APA

      Natal, J., Ávila, I., Tsukahara, V. H. B., Pinheiro, M., & Maciel, C. D. (2021). Entropy: from thermodynamics to information processing. Entropy, 23, 1-14. doi:10.3390/e23101340
    • NLM

      Natal J, Ávila I, Tsukahara VHB, Pinheiro M, Maciel CD. Entropy: from thermodynamics to information processing [Internet]. Entropy. 2021 ; 23 1-14.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e23101340
    • Vancouver

      Natal J, Ávila I, Tsukahara VHB, Pinheiro M, Maciel CD. Entropy: from thermodynamics to information processing [Internet]. Entropy. 2021 ; 23 1-14.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e23101340
  • Source: Entropy. Unidade: IME

    Subjects: DINÂMICA TOPOLÓGICA, PROBABILIDADE, PROCESSOS ESTACIONÁRIOS

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    • ABNT

      ABADI, Miguel Natalio e AMORIM, Vitor e GALLO, Sandro. Potential Well in Poincaré Recurrence. Entropy, v. 23, n. art. 379, p. 1-26, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/e23030379. Acesso em: 15 nov. 2025.
    • APA

      Abadi, M. N., Amorim, V., & Gallo, S. (2021). Potential Well in Poincaré Recurrence. Entropy, 23( art. 379), 1-26. doi:10.3390/e23030379
    • NLM

      Abadi MN, Amorim V, Gallo S. Potential Well in Poincaré Recurrence [Internet]. Entropy. 2021 ; 23( art. 379): 1-26.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e23030379
    • Vancouver

      Abadi MN, Amorim V, Gallo S. Potential Well in Poincaré Recurrence [Internet]. Entropy. 2021 ; 23( art. 379): 1-26.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e23030379
  • Source: Entropy. Unidades: ICMC, Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística

    Subjects: DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE), MÉTODO DE MONTE CARLO, INFERÊNCIA BAYESIANA

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    • ABNT

      SILVA, Wesley Bertoli da et al. A new regression model for the analysis of overdispersed and zero-modified count data. Entropy, v. 23, p. 1-25, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/e23060646. Acesso em: 15 nov. 2025.
    • APA

      Silva, W. B. da, Conceição, K. S., Andrade, M. G. de, & Louzada, F. (2021). A new regression model for the analysis of overdispersed and zero-modified count data. Entropy, 23, 1-25. doi:10.3390/e23060646
    • NLM

      Silva WB da, Conceição KS, Andrade MG de, Louzada F. A new regression model for the analysis of overdispersed and zero-modified count data [Internet]. Entropy. 2021 ; 23 1-25.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e23060646
    • Vancouver

      Silva WB da, Conceição KS, Andrade MG de, Louzada F. A new regression model for the analysis of overdispersed and zero-modified count data [Internet]. Entropy. 2021 ; 23 1-25.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e23060646
  • Source: Entropy. Unidade: IME

    Subjects: GRAFOS ALEATÓRIOS, TRANSTORNO AUTÍSTICO

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    • ABNT

      RIBEIRO, Adèle Helena et al. Granger causality among graphs and application to functional brain connectivity in autism spectrum disorder. Entropy, v. 23, n. 9, p. 1-21, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/e23091204. Acesso em: 15 nov. 2025.
    • APA

      Ribeiro, A. H., Vidal, M. C., Sato, J. R., & Fujita, A. (2021). Granger causality among graphs and application to functional brain connectivity in autism spectrum disorder. Entropy, 23( 9), 1-21. doi:10.3390/e23091204
    • NLM

      Ribeiro AH, Vidal MC, Sato JR, Fujita A. Granger causality among graphs and application to functional brain connectivity in autism spectrum disorder [Internet]. Entropy. 2021 ; 23( 9): 1-21.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e23091204
    • Vancouver

      Ribeiro AH, Vidal MC, Sato JR, Fujita A. Granger causality among graphs and application to functional brain connectivity in autism spectrum disorder [Internet]. Entropy. 2021 ; 23( 9): 1-21.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e23091204
  • Source: Entropy. Unidades: FFCLRP, FMRP

    Subjects: ENTROPIA, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, ALGORITMOS, FREQUÊNCIA CARDÍACA

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    • ABNT

      BORIN JUNIOR, Airton Monte Serrat et al. Multiscale entropy analysis of short signals: the robustness of fuzzy entropy-based variants compared to full-length long signals. Entropy, v. 23, n. 12, p. 1-15, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/e23121620. Acesso em: 15 nov. 2025.
    • APA

      Borin Junior, A. M. S., Humeau-Heurtier, A., Silva, L. E. V. da, & Murta Júnior, L. O. (2021). Multiscale entropy analysis of short signals: the robustness of fuzzy entropy-based variants compared to full-length long signals. Entropy, 23( 12), 1-15. doi:10.3390/e23121620
    • NLM

      Borin Junior AMS, Humeau-Heurtier A, Silva LEV da, Murta Júnior LO. Multiscale entropy analysis of short signals: the robustness of fuzzy entropy-based variants compared to full-length long signals [Internet]. Entropy. 2021 ; 23( 12): 1-15.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e23121620
    • Vancouver

      Borin Junior AMS, Humeau-Heurtier A, Silva LEV da, Murta Júnior LO. Multiscale entropy analysis of short signals: the robustness of fuzzy entropy-based variants compared to full-length long signals [Internet]. Entropy. 2021 ; 23( 12): 1-15.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e23121620
  • Source: Entropy. Unidade: IME

    Assunto: TEORIA DA INFORMAÇÃO

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    • ABNT

      ESTRELA, Gustavo et al. An efficient, parallelized algorithm for optimal conditional entropy-based feature selection. Entropy, v. 22, n. 4, p. 1-20, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/e22040492. Acesso em: 15 nov. 2025.
    • APA

      Estrela, G., Gubitoso, M. D., Ferreira, C. E., Barrera, J., & Reis, M. da S. (2020). An efficient, parallelized algorithm for optimal conditional entropy-based feature selection. Entropy, 22( 4), 1-20. doi:10.3390/e22040492
    • NLM

      Estrela G, Gubitoso MD, Ferreira CE, Barrera J, Reis M da S. An efficient, parallelized algorithm for optimal conditional entropy-based feature selection [Internet]. Entropy. 2020 ; 22( 4): 1-20.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e22040492
    • Vancouver

      Estrela G, Gubitoso MD, Ferreira CE, Barrera J, Reis M da S. An efficient, parallelized algorithm for optimal conditional entropy-based feature selection [Internet]. Entropy. 2020 ; 22( 4): 1-20.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e22040492
  • Source: Entropy. Unidade: IFSC

    Subjects: EQUAÇÃO DE SCHRODINGER, FÍSICA TEÓRICA

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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      FREITAS, Miguel Citeli de e MEIRELES, Vitor Dantas e DODONOV, Viktor V. Minimal products of coordinate and momentum uncertainties of high orders: significant and weak high-order squeezing. Entropy, v. 22, n. 9, p. 980-1-980-24, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/e22090980. Acesso em: 15 nov. 2025.
    • APA

      Freitas, M. C. de, Meireles, V. D., & Dodonov, V. V. (2020). Minimal products of coordinate and momentum uncertainties of high orders: significant and weak high-order squeezing. Entropy, 22( 9), 980-1-980-24. doi:10.3390/e22090980
    • NLM

      Freitas MC de, Meireles VD, Dodonov VV. Minimal products of coordinate and momentum uncertainties of high orders: significant and weak high-order squeezing [Internet]. Entropy. 2020 ; 22( 9): 980-1-980-24.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e22090980
    • Vancouver

      Freitas MC de, Meireles VD, Dodonov VV. Minimal products of coordinate and momentum uncertainties of high orders: significant and weak high-order squeezing [Internet]. Entropy. 2020 ; 22( 9): 980-1-980-24.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e22090980
  • Source: Entropy. Unidade: IME

    Subjects: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, INFERÊNCIA BAYESIANA, TESTES DE HIPÓTESES

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      DINIZ, Marcio A. e PEREIRA, Carlos Alberto de Bragança e STERN, Julio Michael. Cointegration and unit root tests: a fully Bayesian approach. Entropy, v. 22, n. art. 968, p. 1-23, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/e22090968. Acesso em: 15 nov. 2025.
    • APA

      Diniz, M. A., Pereira, C. A. de B., & Stern, J. M. (2020). Cointegration and unit root tests: a fully Bayesian approach. Entropy, 22( art. 968), 1-23. doi:10.3390/e22090968
    • NLM

      Diniz MA, Pereira CA de B, Stern JM. Cointegration and unit root tests: a fully Bayesian approach [Internet]. Entropy. 2020 ; 22( art. 968): 1-23.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e22090968
    • Vancouver

      Diniz MA, Pereira CA de B, Stern JM. Cointegration and unit root tests: a fully Bayesian approach [Internet]. Entropy. 2020 ; 22( art. 968): 1-23.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e22090968
  • Source: Entropy. Unidade: IF

    Subjects: CALOR, SISTEMA QUÂNTICO

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      SANTOS, Jader Pereira dos e TIMPANARO, Andre e LANDI, Gabriel Teixeira. Joint Fluctuation Theorems for Sequential Heat Exchange. Entropy, v. 22, n. 7, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/e22070763. Acesso em: 15 nov. 2025.
    • APA

      Santos, J. P. dos, Timpanaro, A., & Landi, G. T. (2020). Joint Fluctuation Theorems for Sequential Heat Exchange. Entropy, 22( 7). doi:10.3390/e22070763
    • NLM

      Santos JP dos, Timpanaro A, Landi GT. Joint Fluctuation Theorems for Sequential Heat Exchange [Internet]. Entropy. 2020 ; 22( 7):[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e22070763
    • Vancouver

      Santos JP dos, Timpanaro A, Landi GT. Joint Fluctuation Theorems for Sequential Heat Exchange [Internet]. Entropy. 2020 ; 22( 7):[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e22070763
  • Source: Entropy. Unidade: EACH

    Subjects: BIOLOGIA MOLECULAR, EXPRESSÃO GÊNICA, DINÂMICA ESTOCÁSTICA

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

      GAMA, Leonardo R. et al. Binary Expression Enhances Reliability of Messaging in Gene Networks. Entropy, v. 22, n. 4, p. 01-18, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/e22040479. Acesso em: 15 nov. 2025.
    • APA

      Gama, L. R., Giovanini, G., Balázsi, G., & Ramos, A. F. (2020). Binary Expression Enhances Reliability of Messaging in Gene Networks. Entropy, 22( 4), 01-18. doi:10.3390/e22040479
    • NLM

      Gama LR, Giovanini G, Balázsi G, Ramos AF. Binary Expression Enhances Reliability of Messaging in Gene Networks [Internet]. Entropy. 2020 ; 22( 4): 01-18.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e22040479
    • Vancouver

      Gama LR, Giovanini G, Balázsi G, Ramos AF. Binary Expression Enhances Reliability of Messaging in Gene Networks [Internet]. Entropy. 2020 ; 22( 4): 01-18.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e22040479
  • Source: Entropy. Unidade: IME

    Subjects: BIG DATA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MINERAÇÃO DE DADOS

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      PEREIRA, Carlos Alberto de Bragança e POLPO, Adriano e RODRIGUES, Agatha Sacramento. Data science: measuring uncertainties. Entropy, v. 22, n. 12, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/e22121438. Acesso em: 15 nov. 2025.
    • APA

      Pereira, C. A. de B., Polpo, A., & Rodrigues, A. S. (2020). Data science: measuring uncertainties. Entropy, 22( 12). doi:10.3390/e22121438
    • NLM

      Pereira CA de B, Polpo A, Rodrigues AS. Data science: measuring uncertainties [Internet]. Entropy. 2020 ; 22( 12):[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e22121438
    • Vancouver

      Pereira CA de B, Polpo A, Rodrigues AS. Data science: measuring uncertainties [Internet]. Entropy. 2020 ; 22( 12):[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e22121438
  • Source: Entropy. Unidade: IFSC

    Subjects: CONDENSADO DE BOSE-EINSTEIN, BAIXA TEMPERATURA, VÓRTICES DOS GASES

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    • ABNT

      MADEIRA, Lucas et al. Entropy of a turbulent Bose-Einstein condensate. Entropy, v. 22, n. 9, p. 956-1-956-1-13, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/e22090956. Acesso em: 15 nov. 2025.
    • APA

      Madeira, L., Orozco, A. D. G., Santos, F. E. A. dos, & Bagnato, V. S. (2020). Entropy of a turbulent Bose-Einstein condensate. Entropy, 22( 9), 956-1-956-1-13. doi:10.3390/e22090956
    • NLM

      Madeira L, Orozco ADG, Santos FEA dos, Bagnato VS. Entropy of a turbulent Bose-Einstein condensate [Internet]. Entropy. 2020 ; 22( 9): 956-1-956-1-13.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e22090956
    • Vancouver

      Madeira L, Orozco ADG, Santos FEA dos, Bagnato VS. Entropy of a turbulent Bose-Einstein condensate [Internet]. Entropy. 2020 ; 22( 9): 956-1-956-1-13.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e22090956
  • Source: Entropy. Unidades: ICMC, IME, Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística

    Subjects: PROBABILIDADE, PROCESSOS ESTOCÁSTICOS

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    • ABNT

      SARAIVA, Erlandson Ferreira et al. An integrated approach for making inference on the number of clusters in a mixture model. Entropy, v. 21, n. 11, p. 1-18, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/e21111063. Acesso em: 15 nov. 2025.
    • APA

      Saraiva, E. F., Suzuki, A. K., Milan, L. A., & Pereira, C. A. de B. (2019). An integrated approach for making inference on the number of clusters in a mixture model. Entropy, 21( 11), 1-18. doi:10.3390/e21111063
    • NLM

      Saraiva EF, Suzuki AK, Milan LA, Pereira CA de B. An integrated approach for making inference on the number of clusters in a mixture model [Internet]. Entropy. 2019 ; 21( 11): 1-18.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e21111063
    • Vancouver

      Saraiva EF, Suzuki AK, Milan LA, Pereira CA de B. An integrated approach for making inference on the number of clusters in a mixture model [Internet]. Entropy. 2019 ; 21( 11): 1-18.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e21111063
  • Source: Entropy. Unidade: IME

    Assunto: TESTES DE HIPÓTESES

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    • ABNT

      ESTEVES, Luís Gustavo et al. Pragmatic hypotheses in the evolution of science. Entropy, v. 21, n. 9, p. 1-17, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/e21090883. Acesso em: 15 nov. 2025.
    • APA

      Esteves, L. G., Izbicki, R., Stern, J. M., & Stern, R. B. (2019). Pragmatic hypotheses in the evolution of science. Entropy, 21( 9), 1-17. doi:10.3390/e21090883
    • NLM

      Esteves LG, Izbicki R, Stern JM, Stern RB. Pragmatic hypotheses in the evolution of science [Internet]. Entropy. 2019 ; 21( 9): 1-17.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e21090883
    • Vancouver

      Esteves LG, Izbicki R, Stern JM, Stern RB. Pragmatic hypotheses in the evolution of science [Internet]. Entropy. 2019 ; 21( 9): 1-17.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e21090883
  • Source: Entropy. Conference titles: International Workshop on Bayesian Inference and Maximum Entropy Methods in Science and Engineering - MaxEnt 2017. Unidades: IME, EP

    Subjects: ESTATÍSTICA, INFERÊNCIA BAYESIANA

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    • ABNT

      TAKADA, Hellinton Hatsuo et al. Classical-equivalent Bayesian portfolio optimization for electricity generation planning. Entropy. Basel: MDPI. Disponível em: https://doi.org/10.3390/e20010042. Acesso em: 15 nov. 2025. , 2018
    • APA

      Takada, H. H., Stern, J. M., Costa, O. L. do V., & Ribeiro, C. (2018). Classical-equivalent Bayesian portfolio optimization for electricity generation planning. Entropy. Basel: MDPI. doi:10.3390/e20010042
    • NLM

      Takada HH, Stern JM, Costa OL do V, Ribeiro C. Classical-equivalent Bayesian portfolio optimization for electricity generation planning [Internet]. Entropy. 2018 ; 20( 1): 1-12.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e20010042
    • Vancouver

      Takada HH, Stern JM, Costa OL do V, Ribeiro C. Classical-equivalent Bayesian portfolio optimization for electricity generation planning [Internet]. Entropy. 2018 ; 20( 1): 1-12.[citado 2025 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.3390/e20010042

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