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  • Source: Machine Learning. Unidade: FFCLRP

    Subjects: REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, SISTEMAS DINÂMICOS

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    • ABNT

      OLIVEIRA JUNIOR, Laercio de e STELZER, Florian e LIANG, Zhao. Clustered and deep echo state networks for signal noise reduction. Machine Learning, v. 111, n. 8, p. 2885-2904, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10994-022-06135-6. Acesso em: 23 maio 2024.
    • APA

      Oliveira Junior, L. de, Stelzer, F., & Liang, Z. (2022). Clustered and deep echo state networks for signal noise reduction. Machine Learning, 111( 8), 2885-2904. doi:10.1007/s10994-022-06135-6
    • NLM

      Oliveira Junior L de, Stelzer F, Liang Z. Clustered and deep echo state networks for signal noise reduction [Internet]. Machine Learning. 2022 ; 111( 8): 2885-2904.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10994-022-06135-6
    • Vancouver

      Oliveira Junior L de, Stelzer F, Liang Z. Clustered and deep echo state networks for signal noise reduction [Internet]. Machine Learning. 2022 ; 111( 8): 2885-2904.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10994-022-06135-6
  • Unidade: FFCLRP

    Subjects: REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, COMPUTAÇÃO APLICADA, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS

    Acesso à fonteHow to cite
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    • ABNT

      OLIVEIRA JUNIOR, Laercio de. Clustered Echo State networks for signal denoising and frequency filtering. 2020. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-28022021-205755/. Acesso em: 23 maio 2024.
    • APA

      Oliveira Junior, L. de. (2020). Clustered Echo State networks for signal denoising and frequency filtering (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-28022021-205755/
    • NLM

      Oliveira Junior L de. Clustered Echo State networks for signal denoising and frequency filtering [Internet]. 2020 ;[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-28022021-205755/
    • Vancouver

      Oliveira Junior L de. Clustered Echo State networks for signal denoising and frequency filtering [Internet]. 2020 ;[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-28022021-205755/
  • Source: Proceedings. Conference titles: Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning - KDMiLe. Unidade: FFCLRP

    Subjects: REDES COMPLEXAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS

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

      OLIVEIRA JUNIOR, Laercio de e STELZER, Florian e LIANG, Zhao. Clustered echo state networks for signal observation and frequency filtering. 2020, Anais.. Porto Alegre: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.5753/kdmile.2020.11955. Acesso em: 23 maio 2024.
    • APA

      Oliveira Junior, L. de, Stelzer, F., & Liang, Z. (2020). Clustered echo state networks for signal observation and frequency filtering. In Proceedings. Porto Alegre: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. doi:10.5753/kdmile.2020.11955
    • NLM

      Oliveira Junior L de, Stelzer F, Liang Z. Clustered echo state networks for signal observation and frequency filtering [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.5753/kdmile.2020.11955
    • Vancouver

      Oliveira Junior L de, Stelzer F, Liang Z. Clustered echo state networks for signal observation and frequency filtering [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.5753/kdmile.2020.11955

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