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1
Otimização estrutural sob incertezas: métodos e aplicações
Otimização estrutural sob incertezas: métodos e aplicações
Material Type:
Tese de Doutorado 		Adicionar ao Meu Espaço

Otimização estrutural sob incertezas: métodos e aplicações

Kroetz, Henrique Machado

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Escola de Engenharia de São Carlos 2019-02-18

Acesso online

2
Toward local and valid uncertainty estimation in machine learning
Toward local and valid uncertainty estimation in machine learning
Material Type:
Artigo de Congresso 		Adicionar ao Meu Espaço

Toward local and valid uncertainty estimation in machine learning

Luben Miguel Cruz Cabezas Mateus Piovezan Otto; Rafael Izbicki; Rafael Bassi Stern; Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria - RBras (67. 2023 Londrina); Simpósio de Estatística Aplicada à Experimentação Agronômica - SEAGRO (20. 2023 Londrina)

Livro de Resumos Londrina : Universidade Estadual de Londrina, 2023

Londrina Universidade Estadual de Londrina 2023

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

3
Projeto robusto de dispositivos piezelétricos para coleta de energia com parâmetros incertos usando otimização multiobjetivo
Projeto robusto de dispositivos piezelétricos para coleta de energia com parâmetros incertos usando otimização multiobjetivo
Material Type:
Tese de Doutorado 		Adicionar ao Meu Espaço

Projeto robusto de dispositivos piezelétricos para coleta de energia com parâmetros incertos usando otimização multiobjetivo

Martins, Paulo Henrique

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Escola de Engenharia de São Carlos 2022-10-27

Acesso online

4
Variance-preserving estimation of intensity values obtained from omics experiments
Variance-preserving estimation of intensity values obtained from omics experiments
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Variance-preserving estimation of intensity values obtained from omics experiments

Adèle Helena Ribeiro Júlia Maria Pavan Soler; Roberto Hirata Júnior

Frontiers in Genetics Lausanne v. 10, p. 1-19, 2019

Lausanne 2019

Localização: IME - Inst. Matemática e Estatística    (PROD-2970532 )(Acessar)

5
Development and validation of an advanced electrochemical sensor for the fast and cheap determination of hydrochlorothiazide in urine samples using the Monte-Carlo method for uncertainty evaluation
Development and validation of an advanced electrochemical sensor for the fast and cheap determination of hydrochlorothiazide in urine samples using the Monte-Carlo method for uncertainty evaluation
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Development and validation of an advanced electrochemical sensor for the fast and cheap determination of hydrochlorothiazide in urine samples using the Monte-Carlo method for uncertainty evaluation

Kelly Suely Galhardo Tony Rogério de Lima Dadamos; Ricardo J.N.Bettencourt da Silva; Sergio Antonio Spinola Machado

Talanta Amsterdam : Elsevier BV v. 215, p. 120883, 2020

Amsterdam 2020

Localização: IQSC - Inst. Química de São Carlos    (P18740 )(Acessar)

6
Uncertainty quantification in particle image velocimetry
Uncertainty quantification in particle image velocimetry
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Uncertainty quantification in particle image velocimetry

Sciacchitano, A

Measurement science & technology, 2019-07, Vol.30 (9), p.92001 [Periódico revisado por pares]

IOP Publishing

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7
Collaborative framework for PIV uncertainty quantification: comparative assessment of methods
Collaborative framework for PIV uncertainty quantification: comparative assessment of methods
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Collaborative framework for PIV uncertainty quantification: comparative assessment of methods

Sciacchitano, Andrea ; Neal, Douglas R ; Smith, Barton L ; Warner, Scott O ; Vlachos, Pavlos P ; Wieneke, Bernhard ; Scarano, Fulvio

Measurement science & technology, 2015-07, Vol.26 (7), p.74004-16 [Periódico revisado por pares]

IOP Publishing

Texto completo disponível

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8
Bayesian uncertainty quantification of tristructural isotropic particle fuel silver release: Decomposing model inadequacy plus experimental noise and parametric uncertainties
Bayesian uncertainty quantification of tristructural isotropic particle fuel silver release: Decomposing model inadequacy plus experimental noise and parametric uncertainties
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Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Bayesian uncertainty quantification of tristructural isotropic particle fuel silver release: Decomposing model inadequacy plus experimental noise and parametric uncertainties

Dhulipala, Somayajulu Lakshmi Narasimha ; Toptan, Aysenur ; Che, Yifeng ; Schwen, Daniel ; Sweet, Ryan Terrence ; Hales, Jason D. ; Novascone, Stephen R.

Journal of nuclear materials, 2023-10, Vol.588 [Periódico revisado por pares]

United States: Elsevier

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9
Analytical probabilistic modeling of dose‐volume histograms
Analytical probabilistic modeling of dose‐volume histograms
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Analytical probabilistic modeling of dose‐volume histograms

Wahl, Niklas ; Hennig, Philipp ; Wieser, Hans‐Peter ; Bangert, Mark

Medical physics (Lancaster), 2020-10, Vol.47 (10), p.5260-5273 [Periódico revisado por pares]

United States

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10
Bayesian uncertainty quantification of tristructural isotropic particle fuel silver release: Decomposing model inadequacy plus experimental noise and parametric uncertainties
Bayesian uncertainty quantification of tristructural isotropic particle fuel silver release: Decomposing model inadequacy plus experimental noise and parametric uncertainties
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Bayesian uncertainty quantification of tristructural isotropic particle fuel silver release: Decomposing model inadequacy plus experimental noise and parametric uncertainties

Dhulipala, Somayajulu L.N. ; Toptan, Aysenur ; Che, Yifeng ; Schwen, Daniel ; Sweet, Ryan T. ; Hales, Jason D. ; Novascone, Stephen R.

Journal of nuclear materials, 2024-01, Vol.588, p.154790, Article 154790 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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