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1
COCO: a platform for comparing continuous optimizers in a black-box setting
COCO: a platform for comparing continuous optimizers in a black-box setting
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COCO: a platform for comparing continuous optimizers in a black-box setting

Hansen, Nikolaus ; Auger, Anne ; Ros, Raymond ; Mersmann, Olaf ; Tušar, Tea ; Brockhoff, Dimo

Optimization methods & software, 2021-01, Vol.36 (1), p.114-144 [Periódico revisado por pares]

Abingdon: Taylor & Francis

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2
AD Model Builder: using automatic differentiation for statistical inference of highly parameterized complex nonlinear models
AD Model Builder: using automatic differentiation for statistical inference of highly parameterized complex nonlinear models
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AD Model Builder: using automatic differentiation for statistical inference of highly parameterized complex nonlinear models

Fournier, David A. ; Skaug, Hans J. ; Ancheta, Johnoel ; Ianelli, James ; Magnusson, Arni ; Maunder, Mark N. ; Nielsen, Anders ; Sibert, John

Optimization methods & software, 2012-04, Vol.27 (2), p.233-249 [Periódico revisado por pares]

Abingdon: Taylor & Francis

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3
Distributed optimization with arbitrary local solvers
Distributed optimization with arbitrary local solvers
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Distributed optimization with arbitrary local solvers

Ma, Chenxin ; Konečný, Jakub ; Jaggi, Martin ; Smith, Virginia ; Jordan, Michael I. ; Richtárik, Peter ; Takáč, Martin

Optimization methods & software, 2017-07, Vol.32 (4), p.813-848 [Periódico revisado por pares]

Abingdon: Taylor & Francis

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4
Variance Inflation Factor and Condition Number in multiple linear regression
Variance Inflation Factor and Condition Number in multiple linear regression
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Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Variance Inflation Factor and Condition Number in multiple linear regression

Salmerón, R. ; García, C. B. ; García, J.

Journal of statistical computation and simulation, 2018-08, Vol.88 (12), p.2365-2384 [Periódico revisado por pares]

Abingdon: Taylor & Francis Ltd

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5
CREATIVITY IN COMPUTER SCIENCE
CREATIVITY IN COMPUTER SCIENCE
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CREATIVITY IN COMPUTER SCIENCE

Giza, Piotr

Creativity studies, 2021-11, Vol.14 (2), p.444-460 [Periódico revisado por pares]

Vilnius: Vilnius Gediminas Technical University

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6
Outflow boundary conditions for 3D simulations of non-periodic blood flow and pressure fields in deformable arteries
Outflow boundary conditions for 3D simulations of non-periodic blood flow and pressure fields in deformable arteries
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Outflow boundary conditions for 3D simulations of non-periodic blood flow and pressure fields in deformable arteries

Vignon-Clementel, I.E. ; Figueroa, C.A. ; Jansen, K.E. ; Taylor, C.A.

Computer methods in biomechanics and biomedical engineering, 2010-10, Vol.13 (5), p.625-640 [Periódico revisado por pares]

England: Taylor & Francis Group

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7
A dual approach for optimal algorithms in distributed optimization over networks
A dual approach for optimal algorithms in distributed optimization over networks
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A dual approach for optimal algorithms in distributed optimization over networks

Uribe, César A. ; Lee, Soomin ; Gasnikov, Alexander ; Nedić, Angelia

Optimization methods & software, 2021-01, Vol.36 (1), p.171-210 [Periódico revisado por pares]

Abingdon: Taylor & Francis

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8
Augmented Lagrangian alternating direction method for matrix separation based on low-rank factorization
Augmented Lagrangian alternating direction method for matrix separation based on low-rank factorization
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Augmented Lagrangian alternating direction method for matrix separation based on low-rank factorization

Shen, Y. ; Wen, Z. ; Zhang, Y.

Optimization methods & software, 2014-03, Vol.29 (2), p.239-263 [Periódico revisado por pares]

Abingdon: Taylor & Francis

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9
Training GANs with centripetal acceleration
Training GANs with centripetal acceleration
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Training GANs with centripetal acceleration

Peng, Wei ; Dai, Yu-Hong ; Zhang, Hui ; Cheng, Lizhi

Optimization methods & software, 2020-09, Vol.35 (5), p.955-973 [Periódico revisado por pares]

Abingdon: Taylor & Francis

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10
Coordinate descent with arbitrary sampling I: algorithms and complexity
Coordinate descent with arbitrary sampling I: algorithms and complexity
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Coordinate descent with arbitrary sampling I: algorithms and complexity

Qu, Zheng ; Richtárik, Peter

Optimization methods & software, 2016-09, Vol.31 (5), p.829-857 [Periódico revisado por pares]

Abingdon: Taylor & Francis

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