Zobrazeno 1 - 10
of 77
pro vyhledávání: '"Neto, Habib"'
Designing adequate and precise neural architectures is a challenging task, often done by highly specialized personnel. AutoML is a machine learning field that aims to generate good performing models in an automated way. Spectral data such as those ob
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2008.11846
Autor:
Ribeiro, Daniela C.S.Z., Neto, Habib Asseiss, Lima, Juliana S., de Assis, Débora C.S., Keller, Kelly M., Campos, Sérgio V.A., Oliveira, Daniel A., Fonseca, Leorges M.
Publikováno v:
In Heliyon January 2023 9(1)
Autor:
Lima, Juliana S., Ribeiro, Daniela C.S.Z., Neto, Habib Asseiss, Campos, Sérgio V.A., Leite, Mônica O., Fortini, Márcia E. de R., de Carvalho, Beatriz Pinho Martins, Almeida, Marcos Vinícius Oliveira, Fonseca, Leorges M. *
Publikováno v:
In Journal of Dairy Science December 2022 105(12):9496-9508
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Neto, Habib, Wanessa Tavares, Ribeiro, Daniela, Alves, Ronnie, Leorges Fonseca, Campos, Sérgio
Figure S1. On the utilization of deep and ensemble learning to detect milk adulteration. (PDF 56 kb)
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::199c493f3eac99273bb3d02d25975a5b
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
FRAXE NETO, HABIB J.1 hfraxe@senado.gov.br, BRASIL, MARCELA AYUB1 chela_bio@yahoo.com.br, DE FREITAS HORTA, GABRIEL1 gfhorta@gmail.com, BARROS, THIAGO OLIVEIRA2 thiagoobarros@gmail.com, FALCON, GUTH BERGER2, COLLI, GUARINO R.2 grcolli@unb.br
Publikováno v:
Chelonian Conservation & Biology. Jul2011, Vol. 10 Issue 1, p82-90. 9p.
Publikováno v:
IEEE Latin America Transactions; Jan2018, Vol. 16 Issue 1, p172-177, 6p
Autor:
Asseiss Neto, Habib
Publikováno v:
Repositório Institucional da UFMS
Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS)
instacron:UFMS
Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS)
instacron:UFMS
Este trabalho discute alguns m etodos para o problema de classi ca c~ao de sequ^encias metagen^omicas, e apresenta um m etodo alternativo baseado em compara c~ao de sequ^encias, montagem de fragmentos e logenia, cuja principal caracter stica e a de a
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______3056::3f44da5adc972dbd6df28ef6a2d696ac
https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/1647
https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/1647
Autor:
Neto, Habib Asseiss1,2 (AUTHOR) habib.asseiss@ifms.edu.br, Tavares, Wanessa L.F.3 (AUTHOR) wanessatavares@yahoo.com.br, Ribeiro, Daniela C.S.Z.3 (AUTHOR) danicrissolo@gmail.com, Alves, Ronnie C.O.4,5 (AUTHOR), Fonseca, Leorges M.3 (AUTHOR) leorges@gmail.com, Campos, Sérgio V.A.2 (AUTHOR) scampos@dcc.ufmg.br
Publikováno v:
BioData Mining. 7/8/2019, Vol. 12 Issue 1, pN.PAG-N.PAG. 1p.