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Artigo de periodico
The miniJPAS survey quasar selection (2023)
Martínez-Solaeche, Ginés ; Abramo, Luis Raul Weber ; Silva, Carolina Queiroz de Abreu ; Rodrigues, Natália Villa Nova
Source: Astronomy & Astrophysics. Unidade: IF
Subjects: GALÁXIAS, COSMOLOGIA
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ABNT
MARTÍNEZ-SOLAECHE, Ginés et al. The miniJPAS survey quasar selection. Astronomy & Astrophysics, v. 673, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1051/0004-6361/202245750. Acesso em: 27 abr. 2024.
APA
Martínez-Solaeche, G., Abramo, L. R. W., Silva, C. Q. de A., & Rodrigues, N. V. N. (2023). The miniJPAS survey quasar selection. Astronomy & Astrophysics, 673. doi:10.1051/0004-6361/202245750
NLM
Martínez-Solaeche G, Abramo LRW, Silva CQ de A, Rodrigues NVN. The miniJPAS survey quasar selection [Internet]. Astronomy & Astrophysics. 2023 ; 673[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1051/0004-6361/202245750
Vancouver
Martínez-Solaeche G, Abramo LRW, Silva CQ de A, Rodrigues NVN. The miniJPAS survey quasar selection [Internet]. Astronomy & Astrophysics. 2023 ; 673[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1051/0004-6361/202245750
Artigo de periodico
The information of attribute uncertainties: what convolutional neural networks can learn about errors in input data (2023)
Rodrigues, Natália Villa Nova ; Abramo, L. Raul ; Hirata, Nina Sumiko Tomita
Source: Machine Learning: Science and Technology. Unidades: IF, IME
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE DADOS, ESTATÍSTICA
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ABNT
RODRIGUES, Natália Villa Nova e ABRAMO, L. Raul e HIRATA, Nina Sumiko Tomita. The information of attribute uncertainties: what convolutional neural networks can learn about errors in input data. Machine Learning: Science and Technology, v. 4, n. artigo 045019, p. 1-26, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1088/2632-2153/ad0285. Acesso em: 27 abr. 2024.
APA
Rodrigues, N. V. N., Abramo, L. R., & Hirata, N. S. T. (2023). The information of attribute uncertainties: what convolutional neural networks can learn about errors in input data. Machine Learning: Science and Technology, 4( artigo 045019), 1-26. doi:10.1088/2632-2153/ad0285
NLM
Rodrigues NVN, Abramo LR, Hirata NST. The information of attribute uncertainties: what convolutional neural networks can learn about errors in input data [Internet]. Machine Learning: Science and Technology. 2023 ; 4( artigo 045019): 1-26.[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-2153/ad0285
Vancouver
Rodrigues NVN, Abramo LR, Hirata NST. The information of attribute uncertainties: what convolutional neural networks can learn about errors in input data [Internet]. Machine Learning: Science and Technology. 2023 ; 4( artigo 045019): 1-26.[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-2153/ad0285
Artigo de periodico
The miniJPAS survey quasar selection: IV. Classification and redshift estimation with SQUEzE (2023)
Pérez-Ràfols, Ignasi; Rodrigues, Natália Villa Nova ; Abramo, Luis Raul Weber
Source: Astronomy & Astrophysics. Unidade: IF
Assunto: GALÁXIAS
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ABNT
PÉREZ-RÀFOLS, Ignasi e RODRIGUES, Natália Villa Nova e ABRAMO, Luis Raul Weber. The miniJPAS survey quasar selection: IV. Classification and redshift estimation with SQUEzE. Astronomy & Astrophysics, v. 678, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1051/0004-6361/202347488. Acesso em: 27 abr. 2024.
APA
Pérez-Ràfols, I., Rodrigues, N. V. N., & Abramo, L. R. W. (2023). The miniJPAS survey quasar selection: IV. Classification and redshift estimation with SQUEzE. Astronomy & Astrophysics, 678. doi:https://doi.org/10.1051/0004-6361/202347488
NLM
Pérez-Ràfols I, Rodrigues NVN, Abramo LRW. The miniJPAS survey quasar selection: IV. Classification and redshift estimation with SQUEzE [Internet]. Astronomy & Astrophysics. 2023 ; 678[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1051/0004-6361/202347488
Vancouver
Pérez-Ràfols I, Rodrigues NVN, Abramo LRW. The miniJPAS survey quasar selection: IV. Classification and redshift estimation with SQUEzE [Internet]. Astronomy & Astrophysics. 2023 ; 678[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1051/0004-6361/202347488
Artigo de periodico
High-fidelity reproduction of central galaxy joint distributions with neural networks (2023)
Rodrigues, Natália Villa Nova ; Santi, Natali Soler Matubaro de ; Dorta, Antonio David Montero ; Abramo, Luis Raul Weber
Source: Monthly Notices of the Royal Astronomical Society. Unidade: IF
Subjects: REDES NEURAIS, GALÁXIAS, COSMOLOGIA
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ABNT
RODRIGUES, Natália Villa Nova et al. High-fidelity reproduction of central galaxy joint distributions with neural networks. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, v. 522, n. 3, p. 3236–3247, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1093/mnras/stad1186. Acesso em: 27 abr. 2024.
APA
Rodrigues, N. V. N., Santi, N. S. M. de, Dorta, A. D. M., & Abramo, L. R. W. (2023). High-fidelity reproduction of central galaxy joint distributions with neural networks. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, 522( 3), 3236–3247. doi:10.1093/mnras/stad1186
NLM
Rodrigues NVN, Santi NSM de, Dorta ADM, Abramo LRW. High-fidelity reproduction of central galaxy joint distributions with neural networks [Internet]. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society. 2023 ; 522( 3): 3236–3247.[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1093/mnras/stad1186
Vancouver
Rodrigues NVN, Santi NSM de, Dorta ADM, Abramo LRW. High-fidelity reproduction of central galaxy joint distributions with neural networks [Internet]. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society. 2023 ; 522( 3): 3236–3247.[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1093/mnras/stad1186
Dissertação (Mestrado)
Classificação de quasares, estrelas e galáxias com técnicas de aprendizagem automática (2020)
Rodrigues, Natália Villa Nova ; Abramo, Luis Raul Weber
Unidade: IF
Assunto: QUASARES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RODRIGUES, Natália Villa Nova e ABRAMO, Luis Raul Weber. Classificação de quasares, estrelas e galáxias com técnicas de aprendizagem automática. 2020. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-21122020-120638/. Acesso em: 27 abr. 2024.
APA
Rodrigues, N. V. N., & Abramo, L. R. W. (2020). Classificação de quasares, estrelas e galáxias com técnicas de aprendizagem automática (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-21122020-120638/
NLM
Rodrigues NVN, Abramo LRW. Classificação de quasares, estrelas e galáxias com técnicas de aprendizagem automática [Internet]. 2020 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-21122020-120638/
Vancouver
Rodrigues NVN, Abramo LRW. Classificação de quasares, estrelas e galáxias com técnicas de aprendizagem automática [Internet]. 2020 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-21122020-120638/

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