Zobrazeno 1 - 10
of 255
pro vyhledávání: '"Sequeira, João"'
Autor:
Carrasco, Ana, Sequeira, João
This paper proposes an adaptable path tracking control system based on Reinforcement Learning (RL) for autonomous cars. A four-parameter controller shapes the behavior of the vehicle to navigate on lane changes and roundabouts. The tuning of the trac
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2301.03363
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
We introduce an agent-based model describing a susceptible-infectious-susceptible (SIS) system of humans and mosquitoes to predict malaria epidemiological scenarios in realistic biological conditions. Emphasis is given to the transition from endemic
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1903.04353
Autor:
Ladeira, Filipa, Oliveira, Tiago, Soares, Mafalda, Araujo, Cristina, Sousa, Ana, Brum, Marisa, Sequeira, João, Capela, Carlos
Publikováno v:
In Multiple Sclerosis and Related Disorders February 2023 70
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Gamboa-Montero, Juan Jose, Alonso-Martin, Fernando, Marques-Villarroya, Sara, Sequeira, Joao, Salichs, Miguel A.
Publikováno v:
In Expert Systems With Applications January 2023 211
Autor:
Oliveira Alexandre, Cunha Emanuel, Cruz Fernando, Capela João, Sequeira João C., Sampaio Marta, Sampaio Cláudia, Dias Oscar
Publikováno v:
Journal of Integrative Bioinformatics, Vol 19, Iss 3, Pp 1-18 (2022)
Genome-scale metabolic models (GEMs) are essential tools for in silico phenotype prediction and strain optimisation. The most straightforward GEMs reconstruction approach uses published models as templates to generate the initial draft, requiring fur
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/8be05f62131046e1b74ad322c688fe19
Autor:
Sequeira, João Silva1 (AUTHOR) joao.silva.sequeira@tecnico.ulisboa.pt
Publikováno v:
Sensors (14248220). Sep2023, Vol. 23 Issue 18, p7838. 16p.
Publikováno v:
In Computational and Structural Biotechnology Journal 2022 20:1798-1810