Petia Georgieva


AuthID: R-000-F4E

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TÍTULO: CNN-based Algorithm for Joint Channel and Phase Noise Estimation in OFDM Relay Systems
AUTORES: Coutinho, Fabio D. L.; Silva, Hugerles S.; Georgieva, Petia ; Oliveira, Arnaldo;
PUBLICAÇÃO: 2022, FONTE: IEEE Latin-American Conference on Communications (LATINCOM) in 2022 IEEE LATIN-AMERICAN CONFERENCE ON COMMUNICATIONS (LATINCOM)
INDEXADO EM: Scopus WOS CrossRef
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32
TÍTULO: Data Augmentation in 3D Object Detection for self-driving vehicles: The role of original and augmented training samples
AUTORES: Santos, X; Georgieva, P ; Girão, P; Drummond, M;
PUBLICAÇÃO: 2022, FONTE: 5th International Conference on Applications of Optics and Photonics, AOP 2022 in Journal of Physics: Conference Series, VOLUME: 2407, NÚMERO: 1
INDEXADO EM: Scopus CrossRef: 2
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TÍTULO: Deep Learning for Diagnosis of Alzheimer's Disease with FDG-PET Neuroimaging
AUTORES: Bastos, Jose; Silva, Filipe; Georgieva, Petia ;
PUBLICAÇÃO: 2022, FONTE: 10th Iberian Conference on Pattern Recognition and Image Analysis (IbPRIA) in PATTERN RECOGNITION AND IMAGE ANALYSIS (IBPRIA 2022), VOLUME: 13256
INDEXADO EM: Scopus WOS CrossRef
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TÍTULO: Energy Savings in Residential Buildings Based on Adaptive Thermal Comfort Models
AUTORES: Almeida, Rodrigo; Georgieva, Petia ; Martins, Nelson;
PUBLICAÇÃO: 2022, FONTE: 10th Iberian Conference on Pattern Recognition and Image Analysis (IbPRIA) in PATTERN RECOGNITION AND IMAGE ANALYSIS (IBPRIA 2022), VOLUME: 13256
INDEXADO EM: Scopus WOS CrossRef
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TÍTULO: Pattern Recognition and Image Analysis. 10th Iberian Conference, IbPRIA 2022, Aveiro, Portugal, May 4-6, 2022, Proceedings
AUTORES: Armando J Pinho ; Petia Georgieva ; University of Porto; Joan Andreu Sánchez;
PUBLICAÇÃO: 2022
INDEXADO EM: Openlibrary
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TÍTULO: Preface
AUTORES: Pinho, AJ; Georgieva, P ; Teixeira, LF; Sánchez, JA;
PUBLICAÇÃO: 2022, FONTE: 10th Iberian Conference on Pattern Recognition and Image Analysis, IbPRIA 2022 in Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), VOLUME: 13256 LNCS
INDEXADO EM: Scopus
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TÍTULO: The Use of Machine-Learning Techniques in Material Constitutive Modelling for Metal Forming Processes
AUTORES: Lourenco, Ruben; Andrade Campos, Antonio; Georgieva, Petia ;
PUBLICAÇÃO: 2022, FONTE: METALS, VOLUME: 12, NÚMERO: 3
INDEXADO EM: WOS CrossRef: 1
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TÍTULO: The Virtual Fields Method to Indirectly Train Artificial Neural Networks for Implicit Constitutive Modelling
AUTORES: Lourenço, R; Andrade Campos, A; Georgieva, P ;
PUBLICAÇÃO: 2022, FONTE: 25th International Conference on Material Forming, ESAFORM 2022 in Key Engineering Materials, VOLUME: 926 KEM
INDEXADO EM: Scopus CrossRef
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TÍTULO: A Deep Learning-Based Dirt Detection Computer Vision System for Floor-Cleaning Robots with Improved Data Collection
AUTORES: Canedo, D; Fonseca, P ; Georgieva, P ; Neves, AJR;
PUBLICAÇÃO: 2021, FONTE: TECHNOLOGIES, VOLUME: 9, NÚMERO: 4
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