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Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Estudos de abordagens de DL-CNN (Deep Learning Convolutional Neural Nets) visando a detecção de veículos em imagens de vídeo, a fim de aumentar a segurança e evitar acidentes em vias públicas (2021)
Cangerana, Nilo Conrado Messias Alves; Osório, Fernando Santos (Orientador)
Unidade: EESC E ICMC
Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, VISÃO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, PROCESSAMENTO DE IMAGENS
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ABNT
CANGERANA, Nilo Conrado Messias Alves. Estudos de abordagens de DL-CNN (Deep Learning Convolutional Neural Nets) visando a detecção de veículos em imagens de vídeo, a fim de aumentar a segurança e evitar acidentes em vias públicas. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – , Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/30d92d95-cf4d-41aa-81d3-9b75db8d8be9/Nilo%20Conrado%20Messias%20Alves%20Cangerana%20.pdf. Acesso em: 02 jun. 2024.
APA
Cangerana, N. C. M. A. (2021). Estudos de abordagens de DL-CNN (Deep Learning Convolutional Neural Nets) visando a detecção de veículos em imagens de vídeo, a fim de aumentar a segurança e evitar acidentes em vias públicas (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). , Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/30d92d95-cf4d-41aa-81d3-9b75db8d8be9/Nilo%20Conrado%20Messias%20Alves%20Cangerana%20.pdf
NLM
Cangerana NCMA. Estudos de abordagens de DL-CNN (Deep Learning Convolutional Neural Nets) visando a detecção de veículos em imagens de vídeo, a fim de aumentar a segurança e evitar acidentes em vias públicas [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/30d92d95-cf4d-41aa-81d3-9b75db8d8be9/Nilo%20Conrado%20Messias%20Alves%20Cangerana%20.pdf
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Cangerana NCMA. Estudos de abordagens de DL-CNN (Deep Learning Convolutional Neural Nets) visando a detecção de veículos em imagens de vídeo, a fim de aumentar a segurança e evitar acidentes em vias públicas [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/30d92d95-cf4d-41aa-81d3-9b75db8d8be9/Nilo%20Conrado%20Messias%20Alves%20Cangerana%20.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Reprodução de rede adversária generativa para detecção de mudanças em imagens de satélites (2021)
Kamla, Matheus Borges; Osório, Fernando Santos (Orientador) ; Bruno, Diego Renan (coorient)
Unidade: EESC E ICMC
Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
KAMLA, Matheus Borges. Reprodução de rede adversária generativa para detecção de mudanças em imagens de satélites. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – , Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/8c4c71f1-3469-4b1b-a82e-cfbd496d1ee3/Matheus%20Borges%20Kamla.pdf. Acesso em: 02 jun. 2024.
APA
Kamla, M. B. (2021). Reprodução de rede adversária generativa para detecção de mudanças em imagens de satélites (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). , Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/8c4c71f1-3469-4b1b-a82e-cfbd496d1ee3/Matheus%20Borges%20Kamla.pdf
NLM
Kamla MB. Reprodução de rede adversária generativa para detecção de mudanças em imagens de satélites [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/8c4c71f1-3469-4b1b-a82e-cfbd496d1ee3/Matheus%20Borges%20Kamla.pdf
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Kamla MB. Reprodução de rede adversária generativa para detecção de mudanças em imagens de satélites [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/8c4c71f1-3469-4b1b-a82e-cfbd496d1ee3/Matheus%20Borges%20Kamla.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Identificação de fraudes de pagamentos no Tribunal de Justiça de São Paulo (2021)
Feltran, Leonardo Carneiro; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de (Orientador) ; Ferreira, João Eduardo (coorient)
Unidade: EESC E ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS
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ABNT
FELTRAN, Leonardo Carneiro. Identificação de fraudes de pagamentos no Tribunal de Justiça de São Paulo. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – , Universidade de São Paulo, São Paulo, 2021. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/3bde9206-e96e-434c-bf1b-ab2a9ca4546b/Leonardo%20Carneiro%20Feltran%20.pdf. Acesso em: 02 jun. 2024.
APA
Feltran, L. C. (2021). Identificação de fraudes de pagamentos no Tribunal de Justiça de São Paulo (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). , Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/3bde9206-e96e-434c-bf1b-ab2a9ca4546b/Leonardo%20Carneiro%20Feltran%20.pdf
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Feltran LC. Identificação de fraudes de pagamentos no Tribunal de Justiça de São Paulo [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/3bde9206-e96e-434c-bf1b-ab2a9ca4546b/Leonardo%20Carneiro%20Feltran%20.pdf
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Feltran LC. Identificação de fraudes de pagamentos no Tribunal de Justiça de São Paulo [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/3bde9206-e96e-434c-bf1b-ab2a9ca4546b/Leonardo%20Carneiro%20Feltran%20.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Métodos de quantificação Classify and Count (CC) para análise de sentimentos (2021)
Nogima, Guilherme Brunassi; Marcacini, Ricardo Marcondes (Orientador)
Unidade: EESC E ICMC
Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, CLASSIFICAÇÃO
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ABNT
NOGIMA, Guilherme Brunassi. Métodos de quantificação Classify and Count (CC) para análise de sentimentos. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – , Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0927e5cf-8fd5-471f-97d4-80478df5e1a6/Guilherme%20Brunassi%20Nogima%20.pdf. Acesso em: 02 jun. 2024.
APA
Nogima, G. B. (2021). Métodos de quantificação Classify and Count (CC) para análise de sentimentos (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). , Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0927e5cf-8fd5-471f-97d4-80478df5e1a6/Guilherme%20Brunassi%20Nogima%20.pdf
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Nogima GB. Métodos de quantificação Classify and Count (CC) para análise de sentimentos [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0927e5cf-8fd5-471f-97d4-80478df5e1a6/Guilherme%20Brunassi%20Nogima%20.pdf
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Nogima GB. Métodos de quantificação Classify and Count (CC) para análise de sentimentos [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0927e5cf-8fd5-471f-97d4-80478df5e1a6/Guilherme%20Brunassi%20Nogima%20.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Sistema de detecção de sinais de tráfego luminosos (semáforos) voltados para sistemas ADAS e veículos autônomos (2020)
Machado, João Vitor Granzotti; Fernando Santos Osório (Orientador)
Unidade: EESC E ICMC
Assuntos: VISÃO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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ABNT
MACHADO, João Vitor Granzotti. Sistema de detecção de sinais de tráfego luminosos (semáforos) voltados para sistemas ADAS e veículos autônomos. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – , Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/7893ac23-0597-4a3e-a58f-7c857578b11a/TCC%20Joao.pdf. Acesso em: 02 jun. 2024.
APA
Machado, J. V. G. (2020). Sistema de detecção de sinais de tráfego luminosos (semáforos) voltados para sistemas ADAS e veículos autônomos (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). , Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/7893ac23-0597-4a3e-a58f-7c857578b11a/TCC%20Joao.pdf
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Machado JVG. Sistema de detecção de sinais de tráfego luminosos (semáforos) voltados para sistemas ADAS e veículos autônomos [Internet]. 2020 ;[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/7893ac23-0597-4a3e-a58f-7c857578b11a/TCC%20Joao.pdf
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Machado JVG. Sistema de detecção de sinais de tráfego luminosos (semáforos) voltados para sistemas ADAS e veículos autônomos [Internet]. 2020 ;[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/7893ac23-0597-4a3e-a58f-7c857578b11a/TCC%20Joao.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Estudo, desenvolvimento e comparação de técnicas de detecção de Deepfake (2020)
Barbosa, Felipe Manfio; Fernando Santos Osório (Orientador)
Unidade: EESC E ICMC
Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, VISÃO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BARBOSA, Felipe Manfio. Estudo, desenvolvimento e comparação de técnicas de detecção de Deepfake. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – , Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/7bcb666d-36b1-4764-a992-b7dea63afa9b/TCC%20Felipe_barbosa.pdf. Acesso em: 02 jun. 2024.
APA
Barbosa, F. M. (2020). Estudo, desenvolvimento e comparação de técnicas de detecção de Deepfake (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). , Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/7bcb666d-36b1-4764-a992-b7dea63afa9b/TCC%20Felipe_barbosa.pdf
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Barbosa FM. Estudo, desenvolvimento e comparação de técnicas de detecção de Deepfake [Internet]. 2020 ;[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/7bcb666d-36b1-4764-a992-b7dea63afa9b/TCC%20Felipe_barbosa.pdf
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Barbosa FM. Estudo, desenvolvimento e comparação de técnicas de detecção de Deepfake [Internet]. 2020 ;[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/7bcb666d-36b1-4764-a992-b7dea63afa9b/TCC%20Felipe_barbosa.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Adquirindo dados de jogadores para predição e aglomeração de perfis (2020)
Clerici, Rafael Pedrosa Silva; Pereira, Leonardo Tortoro (Orientador)
Unidade: EESC E ICMC
Assuntos: MINERAÇÃO DE DADOS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CLERICI, Rafael Pedrosa Silva. Adquirindo dados de jogadores para predição e aglomeração de perfis. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – , Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/7d0b4eff-f1be-4c82-93f4-1c19a7f4ac1d/TCC%20Rafael%20Pedrosa%20Silva%20Clerici%20%281%29.pdf. Acesso em: 02 jun. 2024.
APA
Clerici, R. P. S. (2020). Adquirindo dados de jogadores para predição e aglomeração de perfis (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). , Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/7d0b4eff-f1be-4c82-93f4-1c19a7f4ac1d/TCC%20Rafael%20Pedrosa%20Silva%20Clerici%20%281%29.pdf
NLM
Clerici RPS. Adquirindo dados de jogadores para predição e aglomeração de perfis [Internet]. 2020 ;[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/7d0b4eff-f1be-4c82-93f4-1c19a7f4ac1d/TCC%20Rafael%20Pedrosa%20Silva%20Clerici%20%281%29.pdf
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Clerici RPS. Adquirindo dados de jogadores para predição e aglomeração de perfis [Internet]. 2020 ;[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/7d0b4eff-f1be-4c82-93f4-1c19a7f4ac1d/TCC%20Rafael%20Pedrosa%20Silva%20Clerici%20%281%29.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Detecção de notícias falsas usando técnicas de deep learning (2019)
Guarise, Lucas; Rezende, Solange Oliveira (Orientador)
Unidade: EESC E ICMC
Assuntos: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
GUARISE, Lucas. Detecção de notícias falsas usando técnicas de deep learning. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – , Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/494173d1-2375-4063-8b9c-8146811ffe6f/lucas%20guarise.pdf. Acesso em: 02 jun. 2024.
APA
Guarise, L. (2019). Detecção de notícias falsas usando técnicas de deep learning (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). , Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/494173d1-2375-4063-8b9c-8146811ffe6f/lucas%20guarise.pdf
NLM
Guarise L. Detecção de notícias falsas usando técnicas de deep learning [Internet]. 2019 ;[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/494173d1-2375-4063-8b9c-8146811ffe6f/lucas%20guarise.pdf
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Guarise L. Detecção de notícias falsas usando técnicas de deep learning [Internet]. 2019 ;[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/494173d1-2375-4063-8b9c-8146811ffe6f/lucas%20guarise.pdf

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