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Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Um estudo sobre algoritmos de Boosting e a otimização de hiperparâmetros utilizando optuna (2023)
Pinheiro, João Manoel Herrera; Becker, Marcelo (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MODELOS DE APRENDIZAGEM
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ABNT
PINHEIRO, João Manoel Herrera. Um estudo sobre algoritmos de Boosting e a otimização de hiperparâmetros utilizando optuna. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6962846b-66bd-4bd6-9f74-2b18bff03234/Pinheiro_Jo%C3%A3oManoelHerrera_tcc.pdf. Acesso em: 18 abr. 2024.
APA
Pinheiro, J. M. H. (2023). Um estudo sobre algoritmos de Boosting e a otimização de hiperparâmetros utilizando optuna (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/6962846b-66bd-4bd6-9f74-2b18bff03234/Pinheiro_Jo%C3%A3oManoelHerrera_tcc.pdf
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Pinheiro JMH. Um estudo sobre algoritmos de Boosting e a otimização de hiperparâmetros utilizando optuna [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6962846b-66bd-4bd6-9f74-2b18bff03234/Pinheiro_Jo%C3%A3oManoelHerrera_tcc.pdf
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Pinheiro JMH. Um estudo sobre algoritmos de Boosting e a otimização de hiperparâmetros utilizando optuna [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6962846b-66bd-4bd6-9f74-2b18bff03234/Pinheiro_Jo%C3%A3oManoelHerrera_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Aprendizado por reforço através da cultura brasileira: um estudo do jogo Truco (2023)
Santos, Gabriel Oliveira; Silva, Maíra Martins da (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, JOGOS DE CARTAS
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SANTOS, Gabriel Oliveira. Aprendizado por reforço através da cultura brasileira: um estudo do jogo Truco. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/83175db2-bec3-4b52-b5be-9db29bff7170/Santos_Gabriel.pdf. Acesso em: 18 abr. 2024.
APA
Santos, G. O. (2023). Aprendizado por reforço através da cultura brasileira: um estudo do jogo Truco (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/83175db2-bec3-4b52-b5be-9db29bff7170/Santos_Gabriel.pdf
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Santos GO. Aprendizado por reforço através da cultura brasileira: um estudo do jogo Truco [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/83175db2-bec3-4b52-b5be-9db29bff7170/Santos_Gabriel.pdf
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Santos GO. Aprendizado por reforço através da cultura brasileira: um estudo do jogo Truco [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/83175db2-bec3-4b52-b5be-9db29bff7170/Santos_Gabriel.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Classificação de imagens por segmentação: uma análise de fotos aéreas da Floresta Amazônica através de aprendizado de máquina com Python, e com implementação em um sistema embarcado (2023)
Fraletti, Paulo Tavernaro; Caurin, Glauco Augusto de Paula (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, IMAGEM, SISTEMAS EMBUTIDOS, PYTHON, AMAZÔNIA
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FRALETTI, Paulo Tavernaro. Classificação de imagens por segmentação: uma análise de fotos aéreas da Floresta Amazônica através de aprendizado de máquina com Python, e com implementação em um sistema embarcado. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/2835ec23-d911-4860-80df-6a756bb19be9/Fraletti_Paulo%20Tavernaro.pdf. Acesso em: 18 abr. 2024.
APA
Fraletti, P. T. (2023). Classificação de imagens por segmentação: uma análise de fotos aéreas da Floresta Amazônica através de aprendizado de máquina com Python, e com implementação em um sistema embarcado (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/2835ec23-d911-4860-80df-6a756bb19be9/Fraletti_Paulo%20Tavernaro.pdf
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Fraletti PT. Classificação de imagens por segmentação: uma análise de fotos aéreas da Floresta Amazônica através de aprendizado de máquina com Python, e com implementação em um sistema embarcado [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/2835ec23-d911-4860-80df-6a756bb19be9/Fraletti_Paulo%20Tavernaro.pdf
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Fraletti PT. Classificação de imagens por segmentação: uma análise de fotos aéreas da Floresta Amazônica através de aprendizado de máquina com Python, e com implementação em um sistema embarcado [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/2835ec23-d911-4860-80df-6a756bb19be9/Fraletti_Paulo%20Tavernaro.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Metodologia para detecção de Chatter em tempo real através de um modelo de aprendizado de máquina (2023)
Ribeiro, Adolfo Esteves; Cordeiro, Eric Kenji; Silva, Maíra Martins da (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PYTHON, USINAGEM, TEMPO-REAL
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RIBEIRO, Adolfo Esteves e CORDEIRO, Eric Kenji. Metodologia para detecção de Chatter em tempo real através de um modelo de aprendizado de máquina. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/586481be-5744-4a31-931a-95ed72d2a682/RibeiroAdolfo_CordeiroEric_tcc.pdf. Acesso em: 18 abr. 2024.
APA
Ribeiro, A. E., & Cordeiro, E. K. (2023). Metodologia para detecção de Chatter em tempo real através de um modelo de 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/586481be-5744-4a31-931a-95ed72d2a682/RibeiroAdolfo_CordeiroEric_tcc.pdf
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Ribeiro AE, Cordeiro EK. Metodologia para detecção de Chatter em tempo real através de um modelo de aprendizado de máquina [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/586481be-5744-4a31-931a-95ed72d2a682/RibeiroAdolfo_CordeiroEric_tcc.pdf
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Ribeiro AE, Cordeiro EK. Metodologia para detecção de Chatter em tempo real através de um modelo de aprendizado de máquina [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/586481be-5744-4a31-931a-95ed72d2a682/RibeiroAdolfo_CordeiroEric_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Aprendizado de máquina aplicado a fraudes em cartões (2023)
Mistico, Giovane Piola; Silva, Maíra Martins da (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, FRAUDE BANCÁRIA, CARTÃO MAGNÉTICO
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MISTICO, Giovane Piola. Aprendizado de máquina aplicado a fraudes em cartões. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/f41a5ae8-4c56-4db9-b274-d794576d72cc/Mistico_Giovane_tcc.pdf. Acesso em: 18 abr. 2024.
APA
Mistico, G. P. (2023). Aprendizado de máquina aplicado a fraudes em cartões (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/f41a5ae8-4c56-4db9-b274-d794576d72cc/Mistico_Giovane_tcc.pdf
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Mistico GP. Aprendizado de máquina aplicado a fraudes em cartões [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/f41a5ae8-4c56-4db9-b274-d794576d72cc/Mistico_Giovane_tcc.pdf
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Mistico GP. Aprendizado de máquina aplicado a fraudes em cartões [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/f41a5ae8-4c56-4db9-b274-d794576d72cc/Mistico_Giovane_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Desenvolvimento de algoritmo de visão computacional com redes neurais para navegação de robô aquático (2023)
Kanno, Leandro Yuji; Silva, Maíra Martins da (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RASTREAMENTO, ROBÔS, ALGORITMOS, REDES NEURAIS
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KANNO, Leandro Yuji. Desenvolvimento de algoritmo de visão computacional com redes neurais para navegação de robô aquático. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/dd91b594-4cae-4df8-8e03-1b064b55294a/Kanno_Leandro%20Yuji.pdf. Acesso em: 18 abr. 2024.
APA
Kanno, L. Y. (2023). Desenvolvimento de algoritmo de visão computacional com redes neurais para navegação de robô aquático (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/dd91b594-4cae-4df8-8e03-1b064b55294a/Kanno_Leandro%20Yuji.pdf
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Kanno LY. Desenvolvimento de algoritmo de visão computacional com redes neurais para navegação de robô aquático [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/dd91b594-4cae-4df8-8e03-1b064b55294a/Kanno_Leandro%20Yuji.pdf
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Kanno LY. Desenvolvimento de algoritmo de visão computacional com redes neurais para navegação de robô aquático [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/dd91b594-4cae-4df8-8e03-1b064b55294a/Kanno_Leandro%20Yuji.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Aerodinâmica aplicada em um veículo protótipo de alto desempenho (2023)
Cerqueira, Heber Furtado; Greco Júnior, Paulo Celso (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: DINÂMICA DOS FLUÍDOS COMPUTACIONAL, DINÂMICA VEICULAR, SIMULAÇÃO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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CERQUEIRA, Heber Furtado. Aerodinâmica aplicada em um veículo protótipo de alto desempenho. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/3f77390c-4f16-4336-a25c-d6bda5ca313d/Cerqueira_Heber-Tcc.pdf. Acesso em: 18 abr. 2024.
APA
Cerqueira, H. F. (2023). Aerodinâmica aplicada em um veículo protótipo de alto desempenho (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/3f77390c-4f16-4336-a25c-d6bda5ca313d/Cerqueira_Heber-Tcc.pdf
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Cerqueira HF. Aerodinâmica aplicada em um veículo protótipo de alto desempenho [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/3f77390c-4f16-4336-a25c-d6bda5ca313d/Cerqueira_Heber-Tcc.pdf
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Cerqueira HF. Aerodinâmica aplicada em um veículo protótipo de alto desempenho [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/3f77390c-4f16-4336-a25c-d6bda5ca313d/Cerqueira_Heber-Tcc.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
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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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: 18 abr. 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
NLM
Penteado TF. Reconhecimento do alfabeto de linguagem de sinais em tempo real através de redes neurais convolucionais profundas [Internet]. 2022 ;[citado 2024 abr. 18 ] 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 abr. 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/b225813a-280c-4690-8783-57349a7c02d0/Penteado_ThiagoFinardi_tcc.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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ABNT
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: 18 abr. 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
NLM
Sansão DR. Previsão de propriedades mecânicas de materiais compósitos usando elementos finitos e aprendizado de máquina [Internet]. 2021 ;[citado 2024 abr. 18 ] 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 abr. 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/992fce03-cebe-4965-8401-a3b23f030902/DouglasSansao_tcc.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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ABNT
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: 18 abr. 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
NLM
Nascimento AR. Estudo de caso: clusterização hierárquica de rugosidade em superfícies nanotexturizadas em implantes dentários [Internet]. 2021 ;[citado 2024 abr. 18 ] 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 abr. 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c9917089-93d7-4412-9844-6fe3a0412b5f/Nascimento_%20Andre_Romao_tcc.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
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 18 abr. 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 abr. 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/bafb6e88-0c83-4e1a-9992-01c024ed68c6/Xavier_Fernando_tcc.pdf
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Xavier FS. Análise CFD da câmara de combustão de um demonstrador tecnológico genérico em regime hipersônico [Internet]. 2021 ;[citado 2024 abr. 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/bafb6e88-0c83-4e1a-9992-01c024ed68c6/Xavier_Fernando_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
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 18 abr. 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 abr. 18 ] 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 abr. 18 ] 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: 18 abr. 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
NLM
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 abr. 18 ] 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 abr. 18 ] 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)
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: 18 abr. 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 abr. 18 ] 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 abr. 18 ] 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)
Classificação automática de micrografias por métodos de aprendizado de máquina (2019)
Nascimento, João Pedro Florentino de Oliveira; Canale, Lauralice de Campos Franceschini (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, IMAGEM, MICROGRAFIA, REDES NEURAIS
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ABNT
NASCIMENTO, João Pedro Florentino de Oliveira. Classificação automática de micrografias por métodos de aprendizado de máquina. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/13d9d2ba-8bc2-4625-a823-c8986f1d365c/Nascimento_JoaoPedro_tcc.pdf. Acesso em: 18 abr. 2024.
APA
Nascimento, J. P. F. de O. (2019). Classificação automática de micrografias por métodos de 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/13d9d2ba-8bc2-4625-a823-c8986f1d365c/Nascimento_JoaoPedro_tcc.pdf
NLM
Nascimento JPF de O. Classificação automática de micrografias por métodos de aprendizado de máquina [Internet]. 2019 ;[citado 2024 abr. 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/13d9d2ba-8bc2-4625-a823-c8986f1d365c/Nascimento_JoaoPedro_tcc.pdf
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Nascimento JPF de O. Classificação automática de micrografias por métodos de aprendizado de máquina [Internet]. 2019 ;[citado 2024 abr. 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/13d9d2ba-8bc2-4625-a823-c8986f1d365c/Nascimento_JoaoPedro_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Análise de dados de estresse com o uso de EEG utilizando aprendizagem de máquina (2019)
Arone, Rafael Augusto Caracciolo; Maciel, Carlos Dias (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOENGENHARIA, ELETROENCEFALOGRAFIA, PROCESSAMENTO DE SINAIS, REDES NEURAIS
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ABNT
ARONE, Rafael Augusto Caracciolo. Análise de dados de estresse com o uso de EEG utilizando aprendizagem de máquina. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a20e87fc-f145-4e1c-ba10-c6741703f3a0/Arone_Rafael_tcc.pdf. Acesso em: 18 abr. 2024.
APA
Arone, R. A. C. (2019). Análise de dados de estresse com o uso de EEG utilizando aprendizagem 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/a20e87fc-f145-4e1c-ba10-c6741703f3a0/Arone_Rafael_tcc.pdf
NLM
Arone RAC. Análise de dados de estresse com o uso de EEG utilizando aprendizagem de máquina [Internet]. 2019 ;[citado 2024 abr. 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a20e87fc-f145-4e1c-ba10-c6741703f3a0/Arone_Rafael_tcc.pdf
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Arone RAC. Análise de dados de estresse com o uso de EEG utilizando aprendizagem de máquina [Internet]. 2019 ;[citado 2024 abr. 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a20e87fc-f145-4e1c-ba10-c6741703f3a0/Arone_Rafael_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Identificação de movimentos da mão por machine learning utilizando eletromiografia de superfície (2019)
Viana, Paulo Augusto Alves Luz; Cliquet Junior, Alberto (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ELETROMIOGRAFIA, PROCESSAMENTO DE SINAIS, REDES NEURAIS, REGRESSÃO LOGÍSTICA, SINAIS BIOMÉDICOS
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ABNT
VIANA, Paulo Augusto Alves Luz. Identificação de movimentos da mão por machine learning utilizando eletromiografia de superfície. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4c87b904-528b-4050-b01d-7617eb527e45/Viana_PauloAugusto_tcc.pdf. Acesso em: 18 abr. 2024.
APA
Viana, P. A. A. L. (2019). Identificação de movimentos da mão por machine learning utilizando eletromiografia de superfície (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/4c87b904-528b-4050-b01d-7617eb527e45/Viana_PauloAugusto_tcc.pdf
NLM
Viana PAAL. Identificação de movimentos da mão por machine learning utilizando eletromiografia de superfície [Internet]. 2019 ;[citado 2024 abr. 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4c87b904-528b-4050-b01d-7617eb527e45/Viana_PauloAugusto_tcc.pdf
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Viana PAAL. Identificação de movimentos da mão por machine learning utilizando eletromiografia de superfície [Internet]. 2019 ;[citado 2024 abr. 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4c87b904-528b-4050-b01d-7617eb527e45/Viana_PauloAugusto_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Reinforced learning for UAV attitude control (2019)
Barbosa, Caio Augusto Zagria; Bidinotto, Jorge Henrique (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CONTROLE DE AERONAVES, SISTEMAS DE CONTROLE, REDES NEURAIS
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ABNT
BARBOSA, Caio Augusto Zagria. Reinforced learning for UAV attitude control. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/ce1d9930-6f58-4e4c-9ba6-e76334e2ed82/Reinforced%20Learning%20for%20UAV%20Attitude%20Control.pdf. Acesso em: 18 abr. 2024.
APA
Barbosa, C. A. Z. (2019). Reinforced learning for UAV attitude control (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/ce1d9930-6f58-4e4c-9ba6-e76334e2ed82/Reinforced%20Learning%20for%20UAV%20Attitude%20Control.pdf
NLM
Barbosa CAZ. Reinforced learning for UAV attitude control [Internet]. 2019 ;[citado 2024 abr. 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/ce1d9930-6f58-4e4c-9ba6-e76334e2ed82/Reinforced%20Learning%20for%20UAV%20Attitude%20Control.pdf
Vancouver
Barbosa CAZ. Reinforced learning for UAV attitude control [Internet]. 2019 ;[citado 2024 abr. 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/ce1d9930-6f58-4e4c-9ba6-e76334e2ed82/Reinforced%20Learning%20for%20UAV%20Attitude%20Control.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Implementação de Data Augmentation para previsão de falhas na montagem de componentes aeronáuticos com machine learning (2019)
Escobar, Marcopolo Cerzósimo de Souza; Caurin, Glauco Augusto de Paula (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: INDÚSTRIA 4.0, PROCESSOS DE FABRICAÇÃO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ROBÓTICA, AERONÁUTICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ESCOBAR, Marcopolo Cerzósimo de Souza. Implementação de Data Augmentation para previsão de falhas na montagem de componentes aeronáuticos com machine learning. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a9236929-f4fc-444f-b534-7df29c5fcc07/Escobar_Marcopolo_tcc.pdf. Acesso em: 18 abr. 2024.
APA
Escobar, M. C. de S. (2019). Implementação de Data Augmentation para previsão de falhas na montagem de componentes aeronáuticos com machine learning (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/a9236929-f4fc-444f-b534-7df29c5fcc07/Escobar_Marcopolo_tcc.pdf
NLM
Escobar MC de S. Implementação de Data Augmentation para previsão de falhas na montagem de componentes aeronáuticos com machine learning [Internet]. 2019 ;[citado 2024 abr. 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a9236929-f4fc-444f-b534-7df29c5fcc07/Escobar_Marcopolo_tcc.pdf
Vancouver
Escobar MC de S. Implementação de Data Augmentation para previsão de falhas na montagem de componentes aeronáuticos com machine learning [Internet]. 2019 ;[citado 2024 abr. 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a9236929-f4fc-444f-b534-7df29c5fcc07/Escobar_Marcopolo_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Avaliação do desempenho de Redes Neurais Convolucionais para o reconhecimento biométrico da região periocular utilizando Transfer Learning (2019)
Godinho, Lahiri Jumonji; Gonzaga, Adilson (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOMETRIA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
GODINHO, Lahiri Jumonji. Avaliação do desempenho de Redes Neurais Convolucionais para o reconhecimento biométrico da região periocular utilizando Transfer Learning. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c14019c1-7795-4645-99b0-ea3f6f24a4ff/Godinho_LahiriLumonji_tcc.pdf. Acesso em: 18 abr. 2024.
APA
Godinho, L. J. (2019). Avaliação do desempenho de Redes Neurais Convolucionais para o reconhecimento biométrico da região periocular utilizando Transfer Learning (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/c14019c1-7795-4645-99b0-ea3f6f24a4ff/Godinho_LahiriLumonji_tcc.pdf
NLM
Godinho LJ. Avaliação do desempenho de Redes Neurais Convolucionais para o reconhecimento biométrico da região periocular utilizando Transfer Learning [Internet]. 2019 ;[citado 2024 abr. 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c14019c1-7795-4645-99b0-ea3f6f24a4ff/Godinho_LahiriLumonji_tcc.pdf
Vancouver
Godinho LJ. Avaliação do desempenho de Redes Neurais Convolucionais para o reconhecimento biométrico da região periocular utilizando Transfer Learning [Internet]. 2019 ;[citado 2024 abr. 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c14019c1-7795-4645-99b0-ea3f6f24a4ff/Godinho_LahiriLumonji_tcc.pdf

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