CCT: A Cyclic Co-Teaching Approach to Train Deep Neural Networks With Noisy Labels
Método CCT: ciclos de aprendizado e retenção de amostras para aprendizado profundo robusto com rótulos ruidosos. IEEE Access, 2025.
Método CCT: ciclos de aprendizado e retenção de amostras para aprendizado profundo robusto com rótulos ruidosos. IEEE Access, 2025.
Decodificador iterativo com rede neural de baixa complexidade para códigos BCH curtos em comunicações críticas. RBCA, 2022.
Derivação dos operadores de criação e aniquilação no formalismo das coordenadas do cone de luz. JoEES, 2021.
Decodificador iterativo baseado em síndrome com redes neurais profundas para códigos BCH curtos. JCIS Letters, 2021.
Derivação da potência irradiada por carga acelerada via teoria de campos clássicos, potenciais de Liénard-Wiechert e fórmula de Larmor covariante. RBEF, 2018.
Análise matemática detalhada do coeficiente de restituição em colisões elásticas, inelásticas e super-elásticas. RBEF, 2017.