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Artigo de periodico
Simulation of the RIBRAS Facility with GEANT4 (2022)
Tamayose, Leonardo Eiji ; Cardona, Juan Carlos Zamora ; Fortino, Guilherme Ferrari ; Flechas, D
Source: Brazilian Journal of Physics. Unidades: IME, IF
Assunto: CAMPO MAGNÉTICO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
TAMAYOSE, Leonardo Eiji et al. Simulation of the RIBRAS Facility with GEANT4. Brazilian Journal of Physics, v. 52, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s13538-022-01090-y. Acesso em: 16 maio 2024.
APA
Tamayose, L. E., Cardona, J. C. Z., Fortino, G. F., & Flechas, D. (2022). Simulation of the RIBRAS Facility with GEANT4. Brazilian Journal of Physics, 52. doi:10.1007/s13538-022-01090-y
NLM
Tamayose LE, Cardona JCZ, Fortino GF, Flechas D. Simulation of the RIBRAS Facility with GEANT4 [Internet]. Brazilian Journal of Physics. 2022 ; 52[citado 2024 maio 16 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s13538-022-01090-y
Vancouver
Tamayose LE, Cardona JCZ, Fortino GF, Flechas D. Simulation of the RIBRAS Facility with GEANT4 [Internet]. Brazilian Journal of Physics. 2022 ; 52[citado 2024 maio 16 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s13538-022-01090-y
Dissertação (Mestrado)
Estudo da reação de breakup 4He(17F,16O+p)4He usando o alvo ativo pAT-TPC: uma abordagem usando técnicas de Machine Learning (2022)
Fortino, Guilherme Ferrari ; Guimarães, Valdir (Orientador) ; Cardona, Juan Carlos Zamora (coorient)
Unidade: IF
Assunto: REDES NEURAIS
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ABNT
FORTINO, Guilherme Ferrari. Estudo da reação de breakup 4He(17F,16O+p)4He usando o alvo ativo pAT-TPC: uma abordagem usando técnicas de Machine Learning. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-24012023-213528/. Acesso em: 16 maio 2024.
APA
Fortino, G. F. (2022). Estudo da reação de breakup 4He(17F,16O+p)4He usando o alvo ativo pAT-TPC: uma abordagem usando técnicas de Machine Learning (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-24012023-213528/
NLM
Fortino GF. Estudo da reação de breakup 4He(17F,16O+p)4He usando o alvo ativo pAT-TPC: uma abordagem usando técnicas de Machine Learning [Internet]. 2022 ;[citado 2024 maio 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-24012023-213528/
Vancouver
Fortino GF. Estudo da reação de breakup 4He(17F,16O+p)4He usando o alvo ativo pAT-TPC: uma abordagem usando técnicas de Machine Learning [Internet]. 2022 ;[citado 2024 maio 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-24012023-213528/
Relatorio tecnico
Simulation of the RIBRAS facility with GEANT4 (2022)
Tamayose, Leonardo Eiji ; Flechas, D.; Zamora, J. C. ; Fortino, Guilherme Ferrari
Unidade: IF
Subjects: ESPECTROMETRIA, FEIXES ÓPTICOS
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ABNT
TAMAYOSE, Leonardo Eiji et al. Simulation of the RIBRAS facility with GEANT4. . São Paulo: Instituto de Física, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://arxiv.org/pdf/2202.07180.pdf. Acesso em: 16 maio 2024. , 2022
APA
Tamayose, L. E., Flechas, D., Zamora, J. C., & Fortino, G. F. (2022). Simulation of the RIBRAS facility with GEANT4. São Paulo: Instituto de Física, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://arxiv.org/pdf/2202.07180.pdf
NLM
Tamayose LE, Flechas D, Zamora JC, Fortino GF. Simulation of the RIBRAS facility with GEANT4 [Internet]. 2022 ;[citado 2024 maio 16 ] Available from: https://arxiv.org/pdf/2202.07180.pdf
Vancouver
Tamayose LE, Flechas D, Zamora JC, Fortino GF. Simulation of the RIBRAS facility with GEANT4 [Internet]. 2022 ;[citado 2024 maio 16 ] Available from: https://arxiv.org/pdf/2202.07180.pdf
Relatorio tecnico
Digital signal analysis based on convolutional neural networks for active target time projection chambers (2022)
Fortino, Guilherme Ferrari ; Zamora, J. C. ; Tamayose, Leonardo Eiji ; Guimarães, Valdir
Unidade: IF
Subjects: REDES NEURAIS, ESTRUTURAS DE DADOS
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ABNT
FORTINO, Guilherme Ferrari et al. Digital signal analysis based on convolutional neural networks for active target time projection chambers. . São Paulo: Instituto de Física, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://arxiv.org/pdf/2202.12941.pdf. Acesso em: 16 maio 2024. , 2022
APA
Fortino, G. F., Zamora, J. C., Tamayose, L. E., & Guimarães, V. (2022). Digital signal analysis based on convolutional neural networks for active target time projection chambers. São Paulo: Instituto de Física, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://arxiv.org/pdf/2202.12941.pdf
NLM
Fortino GF, Zamora JC, Tamayose LE, Guimarães V. Digital signal analysis based on convolutional neural networks for active target time projection chambers [Internet]. 2022 ;[citado 2024 maio 16 ] Available from: https://arxiv.org/pdf/2202.12941.pdf
Vancouver
Fortino GF, Zamora JC, Tamayose LE, Guimarães V. Digital signal analysis based on convolutional neural networks for active target time projection chambers [Internet]. 2022 ;[citado 2024 maio 16 ] Available from: https://arxiv.org/pdf/2202.12941.pdf
Artigo de periodico
Digital signal analysis based on convolutional neural networks for active target time projection chambers (2022)
Fortino, Guilherme Ferrari ; Cardona, Juan Carlos Zamora ; Tamayose, Leonardo Eiji ; Hirata, Nina Sumiko Tomita ; Guimarães, Valdir
Source: Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment. Unidades: IME, IF
Subjects: REDES NEURAIS, PROCESSAMENTO DE SINAIS
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ABNT
FORTINO, Guilherme Ferrari et al. Digital signal analysis based on convolutional neural networks for active target time projection chambers. Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment, v. 1031, n. artigo 166497, p. 1-7, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.nima.2022.166497. Acesso em: 16 maio 2024.
APA
Fortino, G. F., Cardona, J. C. Z., Tamayose, L. E., Hirata, N. S. T., & Guimarães, V. (2022). Digital signal analysis based on convolutional neural networks for active target time projection chambers. Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment, 1031( artigo 166497), 1-7. doi:10.1016/j.nima.2022.166497
NLM
Fortino GF, Cardona JCZ, Tamayose LE, Hirata NST, Guimarães V. Digital signal analysis based on convolutional neural networks for active target time projection chambers [Internet]. Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment. 2022 ; 1031( artigo 166497): 1-7.[citado 2024 maio 16 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.nima.2022.166497
Vancouver
Fortino GF, Cardona JCZ, Tamayose LE, Hirata NST, Guimarães V. Digital signal analysis based on convolutional neural networks for active target time projection chambers [Internet]. Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment. 2022 ; 1031( artigo 166497): 1-7.[citado 2024 maio 16 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.nima.2022.166497
Artigo de periodico
Tracking algorithms for TPCs using consensus-based robust estimators (2021)
Cardona, Juan Carlos Zamora ; Fortino, Guilherme Ferrari
Source: Nuclear instruments & methods in physics research section a-accelerators spectrometers detectors and associated equipment. Unidade: IF
Subjects: FÍSICA NUCLEAR, ALGORITMOS, TEMPO, AMOSTRAGEM EXPERIMENTAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CARDONA, Juan Carlos Zamora e FORTINO, Guilherme Ferrari. Tracking algorithms for TPCs using consensus-based robust estimators. Nuclear instruments & methods in physics research section a-accelerators spectrometers detectors and associated equipment, v. 988, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.nima.2020.164899. Acesso em: 16 maio 2024.
APA
Cardona, J. C. Z., & Fortino, G. F. (2021). Tracking algorithms for TPCs using consensus-based robust estimators. Nuclear instruments & methods in physics research section a-accelerators spectrometers detectors and associated equipment, 988. doi:10.1016/j.nima.2020.164899
NLM
Cardona JCZ, Fortino GF. Tracking algorithms for TPCs using consensus-based robust estimators [Internet]. Nuclear instruments & methods in physics research section a-accelerators spectrometers detectors and associated equipment. 2021 ; 988[citado 2024 maio 16 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.nima.2020.164899
Vancouver
Cardona JCZ, Fortino GF. Tracking algorithms for TPCs using consensus-based robust estimators [Internet]. Nuclear instruments & methods in physics research section a-accelerators spectrometers detectors and associated equipment. 2021 ; 988[citado 2024 maio 16 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.nima.2020.164899
Trabalho de evento-resumo
Spintrônica em semicondutores (2016)
Fortino, Guilherme Ferrari; Gonzalez Hernandez, Felix Guilhermo
Source: Resumos. Conference titles: Simpósio Internacional de Iniciação Científica e Tecnológica da USP (SIICUSP). Unidade: IF
Subjects: SEMICONDUTORES, SPINTRÔNICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
FORTINO, Guilherme Ferrari e GONZALEZ HERNANDEZ, Felix Guilhermo. Spintrônica em semicondutores. 2016, Anais.. São Paulo: USP/Pró-Reitoria de Pesquisa, 2016. Disponível em: https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210. Acesso em: 16 maio 2024.
APA
Fortino, G. F., & Gonzalez Hernandez, F. G. (2016). Spintrônica em semicondutores. In Resumos. São Paulo: USP/Pró-Reitoria de Pesquisa. Recuperado de https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210
NLM
Fortino GF, Gonzalez Hernandez FG. Spintrônica em semicondutores [Internet]. Resumos. 2016 ;[citado 2024 maio 16 ] Available from: https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210
Vancouver
Fortino GF, Gonzalez Hernandez FG. Spintrônica em semicondutores [Internet]. Resumos. 2016 ;[citado 2024 maio 16 ] Available from: https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210

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