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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: 20 maio 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 maio 20 ] 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 maio 20 ] 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)
Desempenho de algoritmos de aprendizado de máquina na predição de áreas com cana-de-açúcar (2023)
Barros, Ana Clara Arantes Villas Bôas de; Silva, Marcelo Andrade da (Orientador)
Unidade: ESALQ
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CANA-DE-AÇÚCAR, COBERTURA DO SOLO, COMPONENTES PRINCIPAIS, MODELOS MATEMÁTICOS, SENSORIAMENTO REMOTO
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BARROS, Ana Clara Arantes Villas Bôas de. Desempenho de algoritmos de aprendizado de máquina na predição de áreas com cana-de-açúcar. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/de8bc973-e0b7-4b0a-9aac-23e309aacb4f/TCCAnaClaraA.VillasBoasdeBarros.pdf. Acesso em: 20 maio 2024.
APA
Barros, A. C. A. V. B. de. (2023). Desempenho de algoritmos de aprendizado de máquina na predição de áreas com cana-de-açúcar (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/de8bc973-e0b7-4b0a-9aac-23e309aacb4f/TCCAnaClaraA.VillasBoasdeBarros.pdf
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Barros ACAVB de. Desempenho de algoritmos de aprendizado de máquina na predição de áreas com cana-de-açúcar [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/de8bc973-e0b7-4b0a-9aac-23e309aacb4f/TCCAnaClaraA.VillasBoasdeBarros.pdf
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Barros ACAVB de. Desempenho de algoritmos de aprendizado de máquina na predição de áreas com cana-de-açúcar [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/de8bc973-e0b7-4b0a-9aac-23e309aacb4f/TCCAnaClaraA.VillasBoasdeBarros.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: 20 maio 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 maio 20 ] 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 maio 20 ] 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: 20 maio 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 maio 20 ] 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 maio 20 ] 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: 20 maio 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 maio 20 ] 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 maio 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/586481be-5744-4a31-931a-95ed72d2a682/RibeiroAdolfo_CordeiroEric_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Mapeamento de risco em São Sebastião e Bertioga utilizando ferramentas de machine learning (2023)
Obara, Tiago Satoshi; Louro, Vinicius Hector Abud (Orientador) ; Antonelli, Tiago (coorient)
Unidade: IGC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, DESLIZAMENTO DE TERRA
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OBARA, Tiago Satoshi. Mapeamento de risco em São Sebastião e Bertioga utilizando ferramentas de machine learning. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Instituto de Geociências, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/2396a0d2-1e7f-4056-8f59-4e2668907873/Monografia_Corrigida_23_61.pdf. Acesso em: 20 maio 2024.
APA
Obara, T. S. (2023). Mapeamento de risco em São Sebastião e Bertioga utilizando ferramentas de machine learning (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Instituto de Geociências, Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/2396a0d2-1e7f-4056-8f59-4e2668907873/Monografia_Corrigida_23_61.pdf
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Obara TS. Mapeamento de risco em São Sebastião e Bertioga utilizando ferramentas de machine learning [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/2396a0d2-1e7f-4056-8f59-4e2668907873/Monografia_Corrigida_23_61.pdf
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Obara TS. Mapeamento de risco em São Sebastião e Bertioga utilizando ferramentas de machine learning [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/2396a0d2-1e7f-4056-8f59-4e2668907873/Monografia_Corrigida_23_61.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: 20 maio 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 maio 20 ] 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 maio 20 ] 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
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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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: 20 maio 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 maio 20 ] 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 maio 20 ] 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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ABNT
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: 20 maio 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 maio 20 ] 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 maio 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/3f77390c-4f16-4336-a25c-d6bda5ca313d/Cerqueira_Heber-Tcc.pdf
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: 20 maio 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 maio 20 ] 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 maio 20 ] 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
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
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: 20 maio 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 maio 20 ] 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 maio 20 ] 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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ABNT
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: 20 maio 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
NLM
Pádua LG de. Análise da composição da microbiota intestinal associada a um estado de doença utilizando aprendizado de máquina [Internet]. 2022 ;[citado 2024 maio 20 ] 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 maio 20 ] 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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ABNT
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: 20 maio 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
NLM
Pereira R de N. Self-organizing maps aplicado ao estudo litoquímico dos depósitos IOCG do Hub Aquiri, Província Carajás [Internet]. 2022 ;[citado 2024 maio 20 ] 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 maio 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/af57d6d6-27fe-4775-bf43-ee7711809104/MONOGRAFIA_rev_22_49.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
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
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: 20 maio 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 maio 20 ] 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 maio 20 ] 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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ABNT
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: 20 maio 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 maio 20 ] 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 maio 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/d4bd7d27-6beb-45c2-90f7-f2e4b8781306/Rafael%20Henrique%20Quaresma%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
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 20 maio 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 maio 20 ] 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 maio 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/8c4c71f1-3469-4b1b-a82e-cfbd496d1ee3/Matheus%20Borges%20Kamla.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: 20 maio 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 maio 20 ] 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 maio 20 ] 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: 20 maio 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 maio 20 ] 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 maio 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c9917089-93d7-4412-9844-6fe3a0412b5f/Nascimento_%20Andre_Romao_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
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
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: 20 maio 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 maio 20 ] 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 maio 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/38448afa-5bbe-4ddb-aaa2-20c4e88e10a1/Felipe%20Orlando%20Morais.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
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 20 maio 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 maio 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6c7523e7-2094-4991-92a8-d517d87f5140/Leandro%20Giusti%20Mugnaini%20.pdf
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Mugnaini LG. Sistema automático para geração de modelos base de regressão [Internet]. 2021 ;[citado 2024 maio 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6c7523e7-2094-4991-92a8-d517d87f5140/Leandro%20Giusti%20Mugnaini%20.pdf

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