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Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Estudos de modelagem molecular para a descoberta de potenciais inibidores da enzima PI4KIIIβ de Plasmodium falciparum: triagem virtual e métodos de aprendizado de máquina (2022)
Oliveira, Gabriela Silva de; Guido, Rafael Victório Carvalho (Orientador)
Unidade: IFSC
Subjects: MALÁRIA, PLASMODIUM FALCIPARUM, MODELAGEM MOLECULAR, INIBIDORES DE ENZIMAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
OLIVEIRA, Gabriela Silva de. Estudos de modelagem molecular para a descoberta de potenciais inibidores da enzima PI4KIIIβ de Plasmodium falciparum: triagem virtual e métodos de aprendizado de máquina. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/32e42bb0-b5ba-4251-b766-542e3e392145/TCC%20-%20Gabriela%20S.%20Oliveira.pdf. Acesso em: 12 jun. 2024.
APA
Oliveira, G. S. de. (2022). Estudos de modelagem molecular para a descoberta de potenciais inibidores da enzima PI4KIIIβ de Plasmodium falciparum: triagem virtual e métodos de aprendizado de máquina (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/32e42bb0-b5ba-4251-b766-542e3e392145/TCC%20-%20Gabriela%20S.%20Oliveira.pdf
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Oliveira GS de. Estudos de modelagem molecular para a descoberta de potenciais inibidores da enzima PI4KIIIβ de Plasmodium falciparum: triagem virtual e métodos de aprendizado de máquina [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/32e42bb0-b5ba-4251-b766-542e3e392145/TCC%20-%20Gabriela%20S.%20Oliveira.pdf
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Oliveira GS de. Estudos de modelagem molecular para a descoberta de potenciais inibidores da enzima PI4KIIIβ de Plasmodium falciparum: triagem virtual e métodos de aprendizado de máquina [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/32e42bb0-b5ba-4251-b766-542e3e392145/TCC%20-%20Gabriela%20S.%20Oliveira.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Reconhecimento do alfabeto de linguagem de sinais em tempo real através de redes neurais convolucionais profundas (2022)
Penteado, Thiago Finardi; Silva, Maíra Martins da (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL, LÍNGUA DE SINAIS
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PENTEADO, Thiago Finardi. Reconhecimento do alfabeto de linguagem de sinais em tempo real através de redes neurais convolucionais profundas. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/b225813a-280c-4690-8783-57349a7c02d0/Penteado_ThiagoFinardi_tcc.pdf. Acesso em: 12 jun. 2024.
APA
Penteado, T. F. (2022). Reconhecimento do alfabeto de linguagem de sinais em tempo real através de redes neurais convolucionais profundas (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/b225813a-280c-4690-8783-57349a7c02d0/Penteado_ThiagoFinardi_tcc.pdf
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Penteado TF. Reconhecimento do alfabeto de linguagem de sinais em tempo real através de redes neurais convolucionais profundas [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/b225813a-280c-4690-8783-57349a7c02d0/Penteado_ThiagoFinardi_tcc.pdf
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Penteado TF. Reconhecimento do alfabeto de linguagem de sinais em tempo real através de redes neurais convolucionais profundas [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/b225813a-280c-4690-8783-57349a7c02d0/Penteado_ThiagoFinardi_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Análise da composição da microbiota intestinal associada a um estado de doença utilizando aprendizado de máquina (2022)
Pádua, Lucas Guedes de; Guazzaroni, Maria Eugenia (Orientador)
Unidade: FMRP
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REGRESSÃO LOGÍSTICA, OBESIDADE, DIABETES MELLITUS, TRATO GASTROINTESTINAL
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PÁDUA, Lucas Guedes de. Análise da composição da microbiota intestinal associada a um estado de doença utilizando aprendizado de máquina. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2022. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/554a6e18-4604-44b6-9e98-0ed44c86108b/TCC%20LucasGuedes.pdf. Acesso em: 12 jun. 2024.
APA
Pádua, L. G. de. (2022). Análise da composição da microbiota intestinal associada a um estado de doença utilizando aprendizado de máquina (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/554a6e18-4604-44b6-9e98-0ed44c86108b/TCC%20LucasGuedes.pdf
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Pádua LG de. Análise da composição da microbiota intestinal associada a um estado de doença utilizando aprendizado de máquina [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/554a6e18-4604-44b6-9e98-0ed44c86108b/TCC%20LucasGuedes.pdf
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Pádua LG de. Análise da composição da microbiota intestinal associada a um estado de doença utilizando aprendizado de máquina [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/554a6e18-4604-44b6-9e98-0ed44c86108b/TCC%20LucasGuedes.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Self-organizing maps aplicado ao estudo litoquímico dos depósitos IOCG do Hub Aquiri, Província Carajás (2022)
Pereira, Renan de Novais; Monteiro, Lena Virgínia Soares (Orientador) ; Dutra, Luiz Fernandes (coorient) ; Barbosa, Nazaré Alves (coorient)
Unidade: IGC
Subjects: PESQUISA MINERAL, RECURSOS MINERAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, DEPÓSITOS MINERAIS
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PEREIRA, Renan de Novais. Self-organizing maps aplicado ao estudo litoquímico dos depósitos IOCG do Hub Aquiri, Província Carajás. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Instituto de Geociências, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/af57d6d6-27fe-4775-bf43-ee7711809104/MONOGRAFIA_rev_22_49.pdf. Acesso em: 12 jun. 2024.
APA
Pereira, R. de N. (2022). Self-organizing maps aplicado ao estudo litoquímico dos depósitos IOCG do Hub Aquiri, Província Carajás (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Instituto de Geociências, Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/af57d6d6-27fe-4775-bf43-ee7711809104/MONOGRAFIA_rev_22_49.pdf
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Pereira R de N. Self-organizing maps aplicado ao estudo litoquímico dos depósitos IOCG do Hub Aquiri, Província Carajás [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/af57d6d6-27fe-4775-bf43-ee7711809104/MONOGRAFIA_rev_22_49.pdf
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Pereira R de N. Self-organizing maps aplicado ao estudo litoquímico dos depósitos IOCG do Hub Aquiri, Província Carajás [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/af57d6d6-27fe-4775-bf43-ee7711809104/MONOGRAFIA_rev_22_49.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
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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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: 12 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
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Kamla MB. Reprodução de rede adversária generativa para detecção de mudanças em imagens de satélites [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 12 ] 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. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/8c4c71f1-3469-4b1b-a82e-cfbd496d1ee3/Matheus%20Borges%20Kamla.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Análise da relação entre raciocínio lógico e interesse pela área de computação em crianças através de jogos digitais (2021)
Fares, Lívia; Branco, Kalinka Regina Lucas Jaquie Castelo (Orientador)
Unidade: EESC E ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, JOGOS EDUCATIVOS
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FARES, Lívia. Análise da relação entre raciocínio lógico e interesse pela área de computação em crianças através de jogos digitais. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – , Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/73cf3d26-4abb-4887-8b12-005e59c5dfdc/Livia%20Fares%20.pdf. Acesso em: 12 jun. 2024.
APA
Fares, L. (2021). Análise da relação entre raciocínio lógico e interesse pela área de computação em crianças através de jogos digitais (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). , Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/73cf3d26-4abb-4887-8b12-005e59c5dfdc/Livia%20Fares%20.pdf
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Fares L. Análise da relação entre raciocínio lógico e interesse pela área de computação em crianças através de jogos digitais [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/73cf3d26-4abb-4887-8b12-005e59c5dfdc/Livia%20Fares%20.pdf
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Fares L. Análise da relação entre raciocínio lógico e interesse pela área de computação em crianças através de jogos digitais [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/73cf3d26-4abb-4887-8b12-005e59c5dfdc/Livia%20Fares%20.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Análise exploratória da base de ataques DDoS com a utilização de aprendizado de máquina não-supervisionado (2021)
Quaresma, Rafael Henrique; Branco, Kalinka Regina Lucas Jaquie Castelo (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE DADOS
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QUARESMA, Rafael Henrique. Análise exploratória da base de ataques DDoS com a utilização de aprendizado de máquina não-supervisionado. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/d4bd7d27-6beb-45c2-90f7-f2e4b8781306/Rafael%20Henrique%20Quaresma%20.pdf. Acesso em: 12 jun. 2024.
APA
Quaresma, R. H. (2021). Análise exploratória da base de ataques DDoS com a utilização de aprendizado de máquina não-supervisionado (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/d4bd7d27-6beb-45c2-90f7-f2e4b8781306/Rafael%20Henrique%20Quaresma%20.pdf
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Quaresma RH. Análise exploratória da base de ataques DDoS com a utilização de aprendizado de máquina não-supervisionado [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/d4bd7d27-6beb-45c2-90f7-f2e4b8781306/Rafael%20Henrique%20Quaresma%20.pdf
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Quaresma RH. Análise exploratória da base de ataques DDoS com a utilização de aprendizado de máquina não-supervisionado [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/d4bd7d27-6beb-45c2-90f7-f2e4b8781306/Rafael%20Henrique%20Quaresma%20.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Previsão de propriedades mecânicas de materiais compósitos usando elementos finitos e aprendizado de máquina (2021)
Sansão, Douglas Ricardo; Chinelatto, Marcelo Aparecido (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: MÉTODO DOS ELEMENTOS FINITOS, MATERIAIS COMPÓSITOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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SANSÃO, Douglas Ricardo. Previsão de propriedades mecânicas de materiais compósitos usando elementos finitos e aprendizado de máquina. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/992fce03-cebe-4965-8401-a3b23f030902/DouglasSansao_tcc.pdf. Acesso em: 12 jun. 2024.
APA
Sansão, D. R. (2021). Previsão de propriedades mecânicas de materiais compósitos usando elementos finitos e aprendizado de máquina (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/992fce03-cebe-4965-8401-a3b23f030902/DouglasSansao_tcc.pdf
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Sansão DR. Previsão de propriedades mecânicas de materiais compósitos usando elementos finitos e aprendizado de máquina [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/992fce03-cebe-4965-8401-a3b23f030902/DouglasSansao_tcc.pdf
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Sansão DR. Previsão de propriedades mecânicas de materiais compósitos usando elementos finitos e aprendizado de máquina [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/992fce03-cebe-4965-8401-a3b23f030902/DouglasSansao_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Combining machine learning and density functional theory towards the investigation of atomic clusters (2021)
Morais, Felipe Orlando; Silva, Juarez Lopes Ferreira da (Orientador)
Unidade: IFSC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ÁTOMOS
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MORAIS, Felipe Orlando. Combining machine learning and density functional theory towards the investigation of atomic clusters. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/38448afa-5bbe-4ddb-aaa2-20c4e88e10a1/Felipe%20Orlando%20Morais.pdf. Acesso em: 12 jun. 2024.
APA
Morais, F. O. (2021). Combining machine learning and density functional theory towards the investigation of atomic clusters (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/38448afa-5bbe-4ddb-aaa2-20c4e88e10a1/Felipe%20Orlando%20Morais.pdf
NLM
Morais FO. Combining machine learning and density functional theory towards the investigation of atomic clusters [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/38448afa-5bbe-4ddb-aaa2-20c4e88e10a1/Felipe%20Orlando%20Morais.pdf
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Morais FO. Combining machine learning and density functional theory towards the investigation of atomic clusters [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/38448afa-5bbe-4ddb-aaa2-20c4e88e10a1/Felipe%20Orlando%20Morais.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Estudo de caso: clusterização hierárquica de rugosidade em superfícies nanotexturizadas em implantes dentários (2021)
Nascimento, André Romão; Montanari, Luciana (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: ESTUDO DE CASO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, IMPLANTES DENTÁRIOS, RUGOSIDADE SUPERFICIAL, LASER
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NASCIMENTO, André Romão. Estudo de caso: clusterização hierárquica de rugosidade em superfícies nanotexturizadas em implantes dentários. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c9917089-93d7-4412-9844-6fe3a0412b5f/Nascimento_%20Andre_Romao_tcc.pdf. Acesso em: 12 jun. 2024.
APA
Nascimento, A. R. (2021). Estudo de caso: clusterização hierárquica de rugosidade em superfícies nanotexturizadas em implantes dentários (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c9917089-93d7-4412-9844-6fe3a0412b5f/Nascimento_%20Andre_Romao_tcc.pdf
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Nascimento AR. Estudo de caso: clusterização hierárquica de rugosidade em superfícies nanotexturizadas em implantes dentários [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c9917089-93d7-4412-9844-6fe3a0412b5f/Nascimento_%20Andre_Romao_tcc.pdf
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Nascimento AR. Estudo de caso: clusterização hierárquica de rugosidade em superfícies nanotexturizadas em implantes dentários [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c9917089-93d7-4412-9844-6fe3a0412b5f/Nascimento_%20Andre_Romao_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Classificação de gênero via análise de áudio utilizando métodos de aprendizado de máquina tradicionais (2021)
Gianesi, Bruno Honorio do Carmo; Aluísio, Sandra Maria (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CLASSIFICAÇÃO, RECONHECIMENTO DE VOZ
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ABNT
GIANESI, Bruno Honorio do Carmo. Classificação de gênero via análise de áudio utilizando métodos de aprendizado de máquina tradicionais. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/93fced06-d7a6-424d-bd41-fb39d0c175e1/Gianesi_Bruno_tcc.pdf. Acesso em: 12 jun. 2024.
APA
Gianesi, B. H. do C. (2021). Classificação de gênero via análise de áudio utilizando métodos de aprendizado de máquina tradicionais (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/93fced06-d7a6-424d-bd41-fb39d0c175e1/Gianesi_Bruno_tcc.pdf
NLM
Gianesi BH do C. Classificação de gênero via análise de áudio utilizando métodos de aprendizado de máquina tradicionais [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/93fced06-d7a6-424d-bd41-fb39d0c175e1/Gianesi_Bruno_tcc.pdf
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Gianesi BH do C. Classificação de gênero via análise de áudio utilizando métodos de aprendizado de máquina tradicionais [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/93fced06-d7a6-424d-bd41-fb39d0c175e1/Gianesi_Bruno_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Análise de datasets para a detecção de veículos em imagens aéreas com algoritmos de deep learning e aplicação para a cidade de São Carlos (2021)
Policarpo, Vinicius Aquilante; Becker, Marcelo (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL, VEÍCULOS, AERONAVES NÃO TRIPULADAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
POLICARPO, Vinicius Aquilante. Análise de datasets para a detecção de veículos em imagens aéreas com algoritmos de deep learning e aplicação para a cidade de São Carlos. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/1fda5968-449a-4952-a16c-529f489d032e/Policarpo%2C_Vinicius_Aquilante_tcc.pdf. Acesso em: 12 jun. 2024.
APA
Policarpo, V. A. (2021). Análise de datasets para a detecção de veículos em imagens aéreas com algoritmos de deep learning e aplicação para a cidade de São Carlos (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/1fda5968-449a-4952-a16c-529f489d032e/Policarpo%2C_Vinicius_Aquilante_tcc.pdf
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Policarpo VA. Análise de datasets para a detecção de veículos em imagens aéreas com algoritmos de deep learning e aplicação para a cidade de São Carlos [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/1fda5968-449a-4952-a16c-529f489d032e/Policarpo%2C_Vinicius_Aquilante_tcc.pdf
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Policarpo VA. Análise de datasets para a detecção de veículos em imagens aéreas com algoritmos de deep learning e aplicação para a cidade de São Carlos [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/1fda5968-449a-4952-a16c-529f489d032e/Policarpo%2C_Vinicius_Aquilante_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Sistema automático para geração de modelos base de regressão (2021)
Mugnaini, Leandro Giusti; Osório, Fernando Santos (Orientador) ; Bruno, Diego Renan (coorient)
Unidade: EESC E ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REGRESSÃO, BIG DATA
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ABNT
MUGNAINI, Leandro Giusti. Sistema automático para geração de modelos base de regressão. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – , Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6c7523e7-2094-4991-92a8-d517d87f5140/Leandro%20Giusti%20Mugnaini%20.pdf. Acesso em: 12 jun. 2024.
APA
Mugnaini, L. G. (2021). Sistema automático para geração de modelos base de regressão (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). , Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6c7523e7-2094-4991-92a8-d517d87f5140/Leandro%20Giusti%20Mugnaini%20.pdf
NLM
Mugnaini LG. Sistema automático para geração de modelos base de regressão [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6c7523e7-2094-4991-92a8-d517d87f5140/Leandro%20Giusti%20Mugnaini%20.pdf
Vancouver
Mugnaini LG. Sistema automático para geração de modelos base de regressão [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6c7523e7-2094-4991-92a8-d517d87f5140/Leandro%20Giusti%20Mugnaini%20.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
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 12 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
NLM
Feltran LC. Identificação de fraudes de pagamentos no Tribunal de Justiça de São Paulo [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/3bde9206-e96e-434c-bf1b-ab2a9ca4546b/Leonardo%20Carneiro%20Feltran%20.pdf
Vancouver
Feltran LC. Identificação de fraudes de pagamentos no Tribunal de Justiça de São Paulo [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/3bde9206-e96e-434c-bf1b-ab2a9ca4546b/Leonardo%20Carneiro%20Feltran%20.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Análise CFD da câmara de combustão de um demonstrador tecnológico genérico em regime hipersônico (2021)
Xavier, Fernando Smarieri; Greco Júnior, Paulo Celso (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: PROPULSÃO SCRAMJET, ONDAS DE CHOQUE, SIMULAÇÃO (APRENDIZAGEM), APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
XAVIER, Fernando Smarieri. Análise CFD da câmara de combustão de um demonstrador tecnológico genérico em regime hipersônico. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/bafb6e88-0c83-4e1a-9992-01c024ed68c6/Xavier_Fernando_tcc.pdf. Acesso em: 12 jun. 2024.
APA
Xavier, F. S. (2021). Análise CFD da câmara de combustão de um demonstrador tecnológico genérico em regime hipersônico (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/bafb6e88-0c83-4e1a-9992-01c024ed68c6/Xavier_Fernando_tcc.pdf
NLM
Xavier FS. Análise CFD da câmara de combustão de um demonstrador tecnológico genérico em regime hipersônico [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/bafb6e88-0c83-4e1a-9992-01c024ed68c6/Xavier_Fernando_tcc.pdf
Vancouver
Xavier FS. Análise CFD da câmara de combustão de um demonstrador tecnológico genérico em regime hipersônico [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/bafb6e88-0c83-4e1a-9992-01c024ed68c6/Xavier_Fernando_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Análise de desempenho de modelos de Deep Learning para previsão de falhas em operações de rosqueamento (2021)
Silva, Thiago Henrique Segreto; Caurin, Glauco Augusto de Paula (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: MANUFATURA, USINAGEM, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, VISÃO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS, FALHAS COMPUTACIONAIS, ANÁLISE DE DESEMPENHO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SILVA, Thiago Henrique Segreto. Análise de desempenho de modelos de Deep Learning para previsão de falhas em operações de rosqueamento. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/b1f58395-132f-40a1-aac2-b7c6d7b50af5/Silva_Segreto_Thiago_Henrique_tcc.pdf. Acesso em: 12 jun. 2024.
APA
Silva, T. H. S. (2021). Análise de desempenho de modelos de Deep Learning para previsão de falhas em operações de rosqueamento (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/b1f58395-132f-40a1-aac2-b7c6d7b50af5/Silva_Segreto_Thiago_Henrique_tcc.pdf
NLM
Silva THS. Análise de desempenho de modelos de Deep Learning para previsão de falhas em operações de rosqueamento [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/b1f58395-132f-40a1-aac2-b7c6d7b50af5/Silva_Segreto_Thiago_Henrique_tcc.pdf
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Silva THS. Análise de desempenho de modelos de Deep Learning para previsão de falhas em operações de rosqueamento [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/b1f58395-132f-40a1-aac2-b7c6d7b50af5/Silva_Segreto_Thiago_Henrique_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Análise de hemogramas para diagnóstico do Sars-Cov-2: uma abordagem baseada em aprendizado de máquina (2021)
Garcia, Vinícius Molina; Rodrigues, Francisco Aparecido (Orientador)
Unidade: EESC E ICMC
Subject: APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
GARCIA, Vinícius Molina. Análise de hemogramas para diagnóstico do Sars-Cov-2: uma abordagem baseada em aprendizado de máquina. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – , Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/9361c561-286a-4983-9580-322517645d5a/Vinicius%20Molina%20Garcia%20.pdf. Acesso em: 12 jun. 2024.
APA
Garcia, V. M. (2021). Análise de hemogramas para diagnóstico do Sars-Cov-2: uma abordagem baseada em aprendizado de máquina (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). , Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/9361c561-286a-4983-9580-322517645d5a/Vinicius%20Molina%20Garcia%20.pdf
NLM
Garcia VM. Análise de hemogramas para diagnóstico do Sars-Cov-2: uma abordagem baseada em aprendizado de máquina [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/9361c561-286a-4983-9580-322517645d5a/Vinicius%20Molina%20Garcia%20.pdf
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Garcia VM. Análise de hemogramas para diagnóstico do Sars-Cov-2: uma abordagem baseada em aprendizado de máquina [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/9361c561-286a-4983-9580-322517645d5a/Vinicius%20Molina%20Garcia%20.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Utilizando sinais sinusoidais artificiais para auxiliar no treinamento de Redes Neurais (2020)
Sousa, Paulo Pinnheiro Lemgruber Jeunon; Ponti, Moacir Antonelli (Orientador)
Unidade: EESC E ICMC
Subject: APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SOUSA, Paulo Pinnheiro Lemgruber Jeunon. Utilizando sinais sinusoidais artificiais para auxiliar no treinamento de Redes Neurais. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – , Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4111b0ca-da3b-474c-a944-b68a74b9ba2c/TCC%20PauloSousa.pdf. Acesso em: 12 jun. 2024.
APA
Sousa, P. P. L. J. (2020). Utilizando sinais sinusoidais artificiais para auxiliar no treinamento de Redes Neurais (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). , Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4111b0ca-da3b-474c-a944-b68a74b9ba2c/TCC%20PauloSousa.pdf
NLM
Sousa PPLJ. Utilizando sinais sinusoidais artificiais para auxiliar no treinamento de Redes Neurais [Internet]. 2020 ;[citado 2024 jun. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4111b0ca-da3b-474c-a944-b68a74b9ba2c/TCC%20PauloSousa.pdf
Vancouver
Sousa PPLJ. Utilizando sinais sinusoidais artificiais para auxiliar no treinamento de Redes Neurais [Internet]. 2020 ;[citado 2024 jun. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4111b0ca-da3b-474c-a944-b68a74b9ba2c/TCC%20PauloSousa.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Machine learrning optimization of a magneto-optical trap (2020)
Santos, Lucas Marcelo Sá Marques dos; Telles, Gustavo Deczka (Orientador)
Unidade: IFSC
Subjects: FÍSICA ATÔMICA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ÓPTICA
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ABNT
SANTOS, Lucas Marcelo Sá Marques dos. Machine learrning optimization of a magneto-optical trap. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/fdb09dde-137a-446a-9ef7-c33cfc2d2ab3/Lucas%20Marcelo%20de%20S%C3%A1%20Marques%20dos%20Santos.pdf. Acesso em: 12 jun. 2024.
APA
Santos, L. M. S. M. dos. (2020). Machine learrning optimization of a magneto-optical trap (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/fdb09dde-137a-446a-9ef7-c33cfc2d2ab3/Lucas%20Marcelo%20de%20S%C3%A1%20Marques%20dos%20Santos.pdf
NLM
Santos LMSM dos. Machine learrning optimization of a magneto-optical trap [Internet]. 2020 ;[citado 2024 jun. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/fdb09dde-137a-446a-9ef7-c33cfc2d2ab3/Lucas%20Marcelo%20de%20S%C3%A1%20Marques%20dos%20Santos.pdf
Vancouver
Santos LMSM dos. Machine learrning optimization of a magneto-optical trap [Internet]. 2020 ;[citado 2024 jun. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/fdb09dde-137a-446a-9ef7-c33cfc2d2ab3/Lucas%20Marcelo%20de%20S%C3%A1%20Marques%20dos%20Santos.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
A study on image segmentation with convolutional neural networks: text segmentation problem in manga (2020)
Almeida, Pedro Henrique Barbosa de; Hirata, Nina Sumiko Tomita (Orientador)
Unidade: IME
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE TEXTO, PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGENS, MANGÁ
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ALMEIDA, Pedro Henrique Barbosa de. A study on image segmentation with convolutional neural networks: text segmentation problem in manga. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2020. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/8fceb8e6-0863-4ba8-87fe-676692dd981e/3054621.pdf. Acesso em: 12 jun. 2024.
APA
Almeida, P. H. B. de. (2020). A study on image segmentation with convolutional neural networks: text segmentation problem in manga (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/8fceb8e6-0863-4ba8-87fe-676692dd981e/3054621.pdf
NLM
Almeida PHB de. A study on image segmentation with convolutional neural networks: text segmentation problem in manga [Internet]. 2020 ;[citado 2024 jun. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/8fceb8e6-0863-4ba8-87fe-676692dd981e/3054621.pdf
Vancouver
Almeida PHB de. A study on image segmentation with convolutional neural networks: text segmentation problem in manga [Internet]. 2020 ;[citado 2024 jun. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/8fceb8e6-0863-4ba8-87fe-676692dd981e/3054621.pdf

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