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1
Parallel Bayesian Global Optimization of Expensive Functions
Parallel Bayesian Global Optimization of Expensive Functions
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Parallel Bayesian Global Optimization of Expensive Functions

Wang, Jialei ; Clark, Scott C ; Liu, Eric ; Frazier, Peter I

Operations research, 2020-11, Vol.68 (6), p.1850-1865 [Periódico revisado por pares]

Linthicum: INFORMS

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2
Simple Bayesian Algorithms for Best-Arm Identification
Simple Bayesian Algorithms for Best-Arm Identification
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Simple Bayesian Algorithms for Best-Arm Identification

Russo, Daniel

Operations research, 2020-11, Vol.68 (6), p.1625-1647 [Periódico revisado por pares]

Linthicum: INFORMS

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3
Density functionals for surface science: Exchange-correlation model development with Bayesian error estimation
Density functionals for surface science: Exchange-correlation model development with Bayesian error estimation
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Density functionals for surface science: Exchange-correlation model development with Bayesian error estimation

Wellendorff, Jess ; Lundgaard, Keld T. ; Møgelhøj, Andreas ; Petzold, Vivien ; Landis, David D. ; Nørskov, Jens K. ; Bligaard, Thomas ; Jacobsen, Karsten W.

Physical review. B, Condensed matter and materials physics, 2012-06, Vol.85 (23), Article 235149 [Periódico revisado por pares]

United States

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4
B-PINNs: Bayesian physics-informed neural networks for forward and inverse PDE problems with noisy data
B-PINNs: Bayesian physics-informed neural networks for forward and inverse PDE problems with noisy data
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B-PINNs: Bayesian physics-informed neural networks for forward and inverse PDE problems with noisy data

Yang, Liu ; Meng, Xuhui ; Karniadakis, George Em

Journal of computational physics, 2021-01, Vol.425 (C), p.109913, Article 109913 [Periódico revisado por pares]

Cambridge: Elsevier Inc

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5
Autonomous agents modelling other agents: A comprehensive survey and open problems
Autonomous agents modelling other agents: A comprehensive survey and open problems
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Autonomous agents modelling other agents: A comprehensive survey and open problems

Albrecht, Stefano V. ; Stone, Peter

Artificial intelligence, 2018-05, Vol.258, p.66-95 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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6
A novel selective naïve Bayes algorithm
A novel selective naïve Bayes algorithm
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A novel selective naïve Bayes algorithm

Chen, Shenglei ; Webb, Geoffrey I. ; Liu, Linyuan ; Ma, Xin

Knowledge-based systems, 2020-03, Vol.192, p.105361, Article 105361 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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7
Active learning narrows achievement gaps for underrepresented students in undergraduate science, technology, engineering, and math
Active learning narrows achievement gaps for underrepresented students in undergraduate science, technology, engineering, and math
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Active learning narrows achievement gaps for underrepresented students in undergraduate science, technology, engineering, and math

Theobald, Elli J. ; Hill, Mariah J. ; Tran, Elisa ; Agrawal, Sweta ; Arroyo, E. Nicole ; Behling, Shawn ; Chambwe, Nyasha ; Cintrón, Dianne Laboy ; Cooper, Jacob D. ; Dunster, Gideon ; Grummer, Jared A. ; Hennessey, Kelly ; Hsiao, Jennifer ; Iranon, Nicole ; Jones, Leonard ; Jordt, Hannah ; Keller, Marlowe ; Lacey, Melissa E. ; Littlefield, Caitlin E. ; Lowe, Alexander ; Newman, Shannon ; Okolo, Vera ; Olroyd, Savannah ; Peecook, Brandon R. ; Pickett, Sarah B. ; Slager, David L. ; Caviedes-Solis, Itzue W. ; Stanchak, Kathryn E. ; Sundaravardan, Vasudha ; Valdebenito, Camila ; Williams, Claire R. ; Zinsli, Kaitlin ; Freeman, Scott

Proceedings of the National Academy of Sciences - PNAS, 2020-03, Vol.117 (12), p.6476-6483 [Periódico revisado por pares]

United States: National Academy of Sciences

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8
Active Inference: A Process Theory
Active Inference: A Process Theory
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Active Inference: A Process Theory

Friston, Karl ; FitzGerald, Thomas ; Rigoli, Francesco ; Schwartenbeck, Philipp ; Pezzulo, Giovanni

Neural computation, 2017-01, Vol.29 (1), p.1-49 [Periódico revisado por pares]

One Rogers Street, Cambridge, MA 02142-1209, USA: MIT Press

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9
Practical Bayesian model evaluation using leave-one-out cross-validation and WAIC
Practical Bayesian model evaluation using leave-one-out cross-validation and WAIC
Material Type:
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Practical Bayesian model evaluation using leave-one-out cross-validation and WAIC

Vehtari, Aki ; Gelman, Andrew ; Gabry, Jonah

Statistics and computing, 2017, Vol.27 (5), p.1413-1432 [Periódico revisado por pares]

New York: Springer US

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10
Artificial intelligence for fault diagnosis of rotating machinery: A review
Artificial intelligence for fault diagnosis of rotating machinery: A review
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Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Artificial intelligence for fault diagnosis of rotating machinery: A review

Liu, Ruonan ; Yang, Boyuan ; Zio, Enrico ; Chen, Xuefeng

Mechanical systems and signal processing, 2018-08, Vol.108, p.33-47 [Periódico revisado por pares]

Berlin: Elsevier Ltd

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