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Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
aplicadas a previsão de curto prazo de séries temporais financeiras (2018)
Souza, Vitor Nazareth de; Ohishi, Takaaki (Orientador)
Unidade: EESC
Assuntos: ADMINISTRAÇÃO DE RISCO, ANÁLISE DE ONDALETAS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, REDES NEURAIS
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ABNT
SOUZA, Vitor Nazareth de. aplicadas a previsão de curto prazo de séries temporais financeiras. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2018. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/7c708d15-086b-4f31-944d-a16f743b2db1/Souza_VitorNazareth_tcc.pdf. Acesso em: 01 jun. 2024.
APA
Souza, V. N. de. (2018). aplicadas a previsão de curto prazo de séries temporais financeiras (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/7c708d15-086b-4f31-944d-a16f743b2db1/Souza_VitorNazareth_tcc.pdf
NLM
Souza VN de. aplicadas a previsão de curto prazo de séries temporais financeiras [Internet]. 2018 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/7c708d15-086b-4f31-944d-a16f743b2db1/Souza_VitorNazareth_tcc.pdf
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Souza VN de. aplicadas a previsão de curto prazo de séries temporais financeiras [Internet]. 2018 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/7c708d15-086b-4f31-944d-a16f743b2db1/Souza_VitorNazareth_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Aprendizado de máquina profundo na análise de segmentação de clientes (2018)
Lee, Gustavo Hwu; Ribeiro, Celma (Orientador)
Unidade: EP
Assuntos: REDES NEURAIS, INTERAÇÃO HOMEM-MÁQUINA
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ABNT
LEE, Gustavo Hwu. Aprendizado de máquina profundo na análise de segmentação de clientes. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – EPUSP, São Paulo, 2018. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/47a42712-1cc3-4df0-8f98-7b91a229e573/GUSTAVO%20HWU%20LEE%20-%20PRO18.pdf. Acesso em: 01 jun. 2024.
APA
Lee, G. H. (2018). Aprendizado de máquina profundo na análise de segmentação de clientes (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). EPUSP, São Paulo. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/47a42712-1cc3-4df0-8f98-7b91a229e573/GUSTAVO%20HWU%20LEE%20-%20PRO18.pdf
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Lee GH. Aprendizado de máquina profundo na análise de segmentação de clientes [Internet]. 2018 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/47a42712-1cc3-4df0-8f98-7b91a229e573/GUSTAVO%20HWU%20LEE%20-%20PRO18.pdf
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Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Aplicação de redes neurais artificiais na previsão do comportamento do mercado de ações (2018)
Ficher, Aline Passos; Figueiredo, Danilo Zucolli (Orientador)
Unidade: EP
Assuntos: ENGENHARIA FINANCEIRA, REDES NEURAIS
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ABNT
FICHER, Aline Passos. Aplicação de redes neurais artificiais na previsão do comportamento do mercado de ações. . São Paulo: EPUSP. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/673d531d-4491-4984-a444-fe6062d0b9eb/Aline%20Passos%20Ficher%20%28%20MBA%20%29.pdf. Acesso em: 01 jun. 2024. , 2018
APA
Ficher, A. P. (2018). Aplicação de redes neurais artificiais na previsão do comportamento do mercado de ações. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA), São Paulo: EPUSP. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/673d531d-4491-4984-a444-fe6062d0b9eb/Aline%20Passos%20Ficher%20%28%20MBA%20%29.pdf
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Ficher AP. Aplicação de redes neurais artificiais na previsão do comportamento do mercado de ações [Internet]. 2018 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/673d531d-4491-4984-a444-fe6062d0b9eb/Aline%20Passos%20Ficher%20%28%20MBA%20%29.pdf
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Ficher AP. Aplicação de redes neurais artificiais na previsão do comportamento do mercado de ações [Internet]. 2018 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/673d531d-4491-4984-a444-fe6062d0b9eb/Aline%20Passos%20Ficher%20%28%20MBA%20%29.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Classificação litológica e identificação de zonas permoporosas em perfis de poços com base em redes neurais artificiais não supervisionadas (2018)
Spada, Nathalia Seiler; Carneiro, Cleyton de Carvalho (Orientador) ; Oliveira, Lucas Blanes (coorient)
Unidade: EP
Assuntos: PERFILAGEM, MAPAS, REDES NEURAIS
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ABNT
SPADA, Nathalia Seiler. Classificação litológica e identificação de zonas permoporosas em perfis de poços com base em redes neurais artificiais não supervisionadas. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – EPUSP/PMI, Santos, 2018. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/9b5e4378-6d11-4e69-a90d-7f34ccee6788/Nath%C3%A1lia%20Seiler%20Spada.pdf. Acesso em: 01 jun. 2024.
APA
Spada, N. S. (2018). Classificação litológica e identificação de zonas permoporosas em perfis de poços com base em redes neurais artificiais não supervisionadas (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). EPUSP/PMI, Santos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/9b5e4378-6d11-4e69-a90d-7f34ccee6788/Nath%C3%A1lia%20Seiler%20Spada.pdf
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Spada NS. Classificação litológica e identificação de zonas permoporosas em perfis de poços com base em redes neurais artificiais não supervisionadas [Internet]. 2018 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/9b5e4378-6d11-4e69-a90d-7f34ccee6788/Nath%C3%A1lia%20Seiler%20Spada.pdf
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Spada NS. Classificação litológica e identificação de zonas permoporosas em perfis de poços com base em redes neurais artificiais não supervisionadas [Internet]. 2018 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/9b5e4378-6d11-4e69-a90d-7f34ccee6788/Nath%C3%A1lia%20Seiler%20Spada.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Métodos de aprendizado de máquina para previsão de pontos críticos de equilibrio em ligas multi-componente (2018)
Ribeiro, Paula Arantes; Goldenstein, Hélio (Orientador)
Unidade: EP
Assuntos: REDES NEURAIS, AÇO, TERMODINÂMICA, REGRESSÃO
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RIBEIRO, Paula Arantes. Métodos de aprendizado de máquina para previsão de pontos críticos de equilibrio em ligas multi-componente. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – EPUSP, São Paulo, 2018. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/bd00c088-6eb7-4407-866b-a92a450f3874/TF-2018%20R352m_29082019_093337.pdf. Acesso em: 01 jun. 2024.
APA
Ribeiro, P. A. (2018). Métodos de aprendizado de máquina para previsão de pontos críticos de equilibrio em ligas multi-componente (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). EPUSP, São Paulo. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/bd00c088-6eb7-4407-866b-a92a450f3874/TF-2018%20R352m_29082019_093337.pdf
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Ribeiro PA. Métodos de aprendizado de máquina para previsão de pontos críticos de equilibrio em ligas multi-componente [Internet]. 2018 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/bd00c088-6eb7-4407-866b-a92a450f3874/TF-2018%20R352m_29082019_093337.pdf
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Ribeiro PA. Métodos de aprendizado de máquina para previsão de pontos críticos de equilibrio em ligas multi-componente [Internet]. 2018 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/bd00c088-6eb7-4407-866b-a92a450f3874/TF-2018%20R352m_29082019_093337.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Avaliação de desempenho de uma rede neural convolucional para classificação de imagens ruidosas (2018)
Faccini, Fábio Augusto Gonçalves; Gonzaga, Adilson (Orientador)
Unidade: EESC
Assuntos: IMAGEM, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, REDES NEURAIS
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ABNT
FACCINI, Fábio Augusto Gonçalves. Avaliação de desempenho de uma rede neural convolucional para classificação de imagens ruidosas. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2018. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4e75f685-6d2f-498d-bb43-f8ef5e282407/Faccini_Fabio_Augusto_Goncalves_tcc.pdf. Acesso em: 01 jun. 2024.
APA
Faccini, F. A. G. (2018). Avaliação de desempenho de uma rede neural convolucional para classificação de imagens ruidosas (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/4e75f685-6d2f-498d-bb43-f8ef5e282407/Faccini_Fabio_Augusto_Goncalves_tcc.pdf
NLM
Faccini FAG. Avaliação de desempenho de uma rede neural convolucional para classificação de imagens ruidosas [Internet]. 2018 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4e75f685-6d2f-498d-bb43-f8ef5e282407/Faccini_Fabio_Augusto_Goncalves_tcc.pdf
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Faccini FAG. Avaliação de desempenho de uma rede neural convolucional para classificação de imagens ruidosas [Internet]. 2018 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4e75f685-6d2f-498d-bb43-f8ef5e282407/Faccini_Fabio_Augusto_Goncalves_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Utilização de redes neurais para determinação de tensão nodal em barras não observáveis (2018)
Rocha, Luiz Victor Linhares; Asada, Eduardo Nobuhiro (Orientador)
Unidade: EESC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, SISTEMAS ELÉTRICOS DE POTÊNCIA
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ABNT
ROCHA, Luiz Victor Linhares. Utilização de redes neurais para determinação de tensão nodal em barras não observáveis. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2018. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/57833c21-09b1-4531-9fd9-6629cb9db65d/Rocha_LuizVictor_tcc.pdf. Acesso em: 01 jun. 2024.
APA
Rocha, L. V. L. (2018). Utilização de redes neurais para determinação de tensão nodal em barras não observáveis (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/57833c21-09b1-4531-9fd9-6629cb9db65d/Rocha_LuizVictor_tcc.pdf
NLM
Rocha LVL. Utilização de redes neurais para determinação de tensão nodal em barras não observáveis [Internet]. 2018 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/57833c21-09b1-4531-9fd9-6629cb9db65d/Rocha_LuizVictor_tcc.pdf
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Rocha LVL. Utilização de redes neurais para determinação de tensão nodal em barras não observáveis [Internet]. 2018 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/57833c21-09b1-4531-9fd9-6629cb9db65d/Rocha_LuizVictor_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
A photovoltaic power forecasting method using artificial neural networks (2018)
Lopes, Sofia Moreira de Andrade; Cari, Elmer Pablo Tito (Orientador)
Unidade: EESC
Assuntos: ENERGIA SOLAR, MÉTODOS DE PREVISÃO E CORREÇÃO, REDES NEURAIS
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ABNT
LOPES, Sofia Moreira de Andrade. A photovoltaic power forecasting method using artificial neural networks. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2018. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/69eb3e1f-db61-4984-8cf9-08d361046694/Lopes_Sofia_Moreira_de_Andrade_TCC.pdf. Acesso em: 01 jun. 2024.
APA
Lopes, S. M. de A. (2018). A photovoltaic power forecasting method using artificial neural networks (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/69eb3e1f-db61-4984-8cf9-08d361046694/Lopes_Sofia_Moreira_de_Andrade_TCC.pdf
NLM
Lopes SM de A. A photovoltaic power forecasting method using artificial neural networks [Internet]. 2018 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/69eb3e1f-db61-4984-8cf9-08d361046694/Lopes_Sofia_Moreira_de_Andrade_TCC.pdf
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Lopes SM de A. A photovoltaic power forecasting method using artificial neural networks [Internet]. 2018 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/69eb3e1f-db61-4984-8cf9-08d361046694/Lopes_Sofia_Moreira_de_Andrade_TCC.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Redes neurais artificiais para a estimativa da resistência e consistência de concretos (2018)
Resende, Hellen Dias; Coimbra, Lucas Arruda; Paula, Murilo Rosa de; Pileggi, Rafael Giuliano (Orientador) ; Rebmann, Markus Samuel (coorient)
Unidade: EP
Assuntos: CONCRETO, PROCESSAMENTO DE DADOS, REDES NEURAIS
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ABNT
RESENDE, Hellen Dias e COIMBRA, Lucas Arruda e PAULA, Murilo Rosa de. Redes neurais artificiais para a estimativa da resistência e consistência de concretos. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – EPUSP, São Paulo, 2018. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/8b19444a-d27f-4539-9bf6-9deea31db40d/HELLEN%20DIAS%20RESENDE%2018.pdf. Acesso em: 01 jun. 2024.
APA
Resende, H. D., Coimbra, L. A., & Paula, M. R. de. (2018). Redes neurais artificiais para a estimativa da resistência e consistência de concretos (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). EPUSP, São Paulo. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/8b19444a-d27f-4539-9bf6-9deea31db40d/HELLEN%20DIAS%20RESENDE%2018.pdf
NLM
Resende HD, Coimbra LA, Paula MR de. Redes neurais artificiais para a estimativa da resistência e consistência de concretos [Internet]. 2018 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/8b19444a-d27f-4539-9bf6-9deea31db40d/HELLEN%20DIAS%20RESENDE%2018.pdf
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Resende HD, Coimbra LA, Paula MR de. Redes neurais artificiais para a estimativa da resistência e consistência de concretos [Internet]. 2018 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/8b19444a-d27f-4539-9bf6-9deea31db40d/HELLEN%20DIAS%20RESENDE%2018.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Rede neural convolucional e recursiva para a estimação de profundidade de objetos em vídeos (2018)
Moreira, Pedro Henrique de Oliveira; Rocha, Victor Hugo Nascimento; Cabral, Eduardo Lobo Lustosa (Orientador)
Unidade: EP
Assuntos: VISÃO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, PROCESSAMENTO DE IMAGENS
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ABNT
MOREIRA, Pedro Henrique de Oliveira e ROCHA, Victor Hugo Nascimento. Rede neural convolucional e recursiva para a estimação de profundidade de objetos em vídeos. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – EPUSP, São Paulo, 2018. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/95dac003-f29a-433b-8ae1-1132875c7aa9/Pedro%20Moreira%20-%20Victor%20rocha-%20Monografia.pdf. Acesso em: 01 jun. 2024.
APA
Moreira, P. H. de O., & Rocha, V. H. N. (2018). Rede neural convolucional e recursiva para a estimação de profundidade de objetos em vídeos (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). EPUSP, São Paulo. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/95dac003-f29a-433b-8ae1-1132875c7aa9/Pedro%20Moreira%20-%20Victor%20rocha-%20Monografia.pdf
NLM
Moreira PH de O, Rocha VHN. Rede neural convolucional e recursiva para a estimação de profundidade de objetos em vídeos [Internet]. 2018 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/95dac003-f29a-433b-8ae1-1132875c7aa9/Pedro%20Moreira%20-%20Victor%20rocha-%20Monografia.pdf
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Moreira PH de O, Rocha VHN. Rede neural convolucional e recursiva para a estimação de profundidade de objetos em vídeos [Internet]. 2018 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/95dac003-f29a-433b-8ae1-1132875c7aa9/Pedro%20Moreira%20-%20Victor%20rocha-%20Monografia.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Avaliação de desempenho de redes neurais convolucionais para classificação de imagens de texturas rotacionadas (2018)
Oliveira, Kaio Augusto de; Gonzaga, Adilson (Orientador)
Unidade: EESC
Assuntos: RECONHECIMENTO DE IMAGEM, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
OLIVEIRA, Kaio Augusto de. Avaliação de desempenho de redes neurais convolucionais para classificação de imagens de texturas rotacionadas. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2018. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/78d064db-ba07-48a4-8b34-016e6d37f2cd/Oliveira_Kaio_Augusto_tcc.pdf. Acesso em: 01 jun. 2024.
APA
Oliveira, K. A. de. (2018). Avaliação de desempenho de redes neurais convolucionais para classificação de imagens de texturas rotacionadas (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/78d064db-ba07-48a4-8b34-016e6d37f2cd/Oliveira_Kaio_Augusto_tcc.pdf
NLM
Oliveira KA de. Avaliação de desempenho de redes neurais convolucionais para classificação de imagens de texturas rotacionadas [Internet]. 2018 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/78d064db-ba07-48a4-8b34-016e6d37f2cd/Oliveira_Kaio_Augusto_tcc.pdf
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Oliveira KA de. Avaliação de desempenho de redes neurais convolucionais para classificação de imagens de texturas rotacionadas [Internet]. 2018 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/78d064db-ba07-48a4-8b34-016e6d37f2cd/Oliveira_Kaio_Augusto_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
O monitoramento remoto das situações de curtos-circuitos em um sistema de distribuição via considerando diferentes topologias e perfis de carga (2017)
Ota, Rodolfo Takeshi; Oleskovicz, Mario (Orientador)
Unidade: EESC
Assuntos: DISTRIBUIÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA, ENERGIA ELÉTRICA, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
OTA, Rodolfo Takeshi. O monitoramento remoto das situações de curtos-circuitos em um sistema de distribuição via considerando diferentes topologias e perfis de carga. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2017. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/1dbf8774-d1a9-4486-b4e7-e36b41f241d1/Ota_Rodolfo_Takeshi_tcc.pdf. Acesso em: 01 jun. 2024.
APA
Ota, R. T. (2017). O monitoramento remoto das situações de curtos-circuitos em um sistema de distribuição via considerando diferentes topologias e perfis de carga (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/1dbf8774-d1a9-4486-b4e7-e36b41f241d1/Ota_Rodolfo_Takeshi_tcc.pdf
NLM
Ota RT. O monitoramento remoto das situações de curtos-circuitos em um sistema de distribuição via considerando diferentes topologias e perfis de carga [Internet]. 2017 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/1dbf8774-d1a9-4486-b4e7-e36b41f241d1/Ota_Rodolfo_Takeshi_tcc.pdf
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Ota RT. O monitoramento remoto das situações de curtos-circuitos em um sistema de distribuição via considerando diferentes topologias e perfis de carga [Internet]. 2017 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/1dbf8774-d1a9-4486-b4e7-e36b41f241d1/Ota_Rodolfo_Takeshi_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Análise da influência de descritores de textura LMP na entrada de redes neurais convolucionais (2017)
Pizzi, Daniel Arruda; Gonzaga, Adilson (Orientador)
Unidade: EESC
Assuntos: IMAGEM, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PIZZI, Daniel Arruda. Análise da influência de descritores de textura LMP na entrada de redes neurais convolucionais. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2017. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/aee51052-7dd6-4937-98b6-a2c6cc91ad29/Pizzi_Daniel_Arruda_tcc.pdf. Acesso em: 01 jun. 2024.
APA
Pizzi, D. A. (2017). Análise da influência de descritores de textura LMP na entrada de redes neurais convolucionais (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/aee51052-7dd6-4937-98b6-a2c6cc91ad29/Pizzi_Daniel_Arruda_tcc.pdf
NLM
Pizzi DA. Análise da influência de descritores de textura LMP na entrada de redes neurais convolucionais [Internet]. 2017 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/aee51052-7dd6-4937-98b6-a2c6cc91ad29/Pizzi_Daniel_Arruda_tcc.pdf
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Pizzi DA. Análise da influência de descritores de textura LMP na entrada de redes neurais convolucionais [Internet]. 2017 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/aee51052-7dd6-4937-98b6-a2c6cc91ad29/Pizzi_Daniel_Arruda_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Development of a fully attention-based question-answering model (2017)
Correia, Alvaro Henrique Chaim; Silva, Jorge Luiz Moreira; Cozman, Fabio Gagliardi (Orientador)
Unidade: EP
Assuntos: SISTEMAS DE QUESTÕES E RESPOSTAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CORREIA, Alvaro Henrique Chaim e SILVA, Jorge Luiz Moreira. Development of a fully attention-based question-answering model. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2017. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/e5bd3818-9fae-40a4-9665-d3383369f9c9/AlvaroHenriqueChaimCorreia%20PMR17.pdf. Acesso em: 01 jun. 2024.
APA
Correia, A. H. C., & Silva, J. L. M. (2017). Development of a fully attention-based question-answering model (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/e5bd3818-9fae-40a4-9665-d3383369f9c9/AlvaroHenriqueChaimCorreia%20PMR17.pdf
NLM
Correia AHC, Silva JLM. Development of a fully attention-based question-answering model [Internet]. 2017 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/e5bd3818-9fae-40a4-9665-d3383369f9c9/AlvaroHenriqueChaimCorreia%20PMR17.pdf
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Correia AHC, Silva JLM. Development of a fully attention-based question-answering model [Internet]. 2017 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/e5bd3818-9fae-40a4-9665-d3383369f9c9/AlvaroHenriqueChaimCorreia%20PMR17.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Redes neurais convolucionais para aprendizagem e reconhecimento de objetos 3D (2017)
Miyazaki, Caio Kioshi; Guizilini, Vitor Campanholo (Orientador)
Unidade: EESC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, TERCEIRA DIMENSÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MIYAZAKI, Caio Kioshi. Redes neurais convolucionais para aprendizagem e reconhecimento de objetos 3D. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2017. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/ee692ea6-3d9c-4d48-92a6-c672e8dbef07/Miyazaki_caio_tcc.pdf. Acesso em: 01 jun. 2024.
APA
Miyazaki, C. K. (2017). Redes neurais convolucionais para aprendizagem e reconhecimento de objetos 3D (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/ee692ea6-3d9c-4d48-92a6-c672e8dbef07/Miyazaki_caio_tcc.pdf
NLM
Miyazaki CK. Redes neurais convolucionais para aprendizagem e reconhecimento de objetos 3D [Internet]. 2017 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/ee692ea6-3d9c-4d48-92a6-c672e8dbef07/Miyazaki_caio_tcc.pdf
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Miyazaki CK. Redes neurais convolucionais para aprendizagem e reconhecimento de objetos 3D [Internet]. 2017 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/ee692ea6-3d9c-4d48-92a6-c672e8dbef07/Miyazaki_caio_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Aplicação de redes neurais no problema de sequenciamento de máquinas (2017)
Marmo, João Victor; Silva, Ivan Nunes da (Orientador)
Unidade: EESC
Assuntos: HEURÍSTICA, MATLAB, METODOLOGIA E TÉCNICAS DE COMPUTAÇÃO, REDES NEURAIS
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ABNT
MARMO, João Victor. Aplicação de redes neurais no problema de sequenciamento de máquinas. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2017. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/e4b82a03-c5c7-4b41-a7d6-75df861a9560/Marmo_JoaoVictor_tcc.pdf. Acesso em: 01 jun. 2024.
APA
Marmo, J. V. (2017). Aplicação de redes neurais no problema de sequenciamento de máquinas (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/e4b82a03-c5c7-4b41-a7d6-75df861a9560/Marmo_JoaoVictor_tcc.pdf
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Marmo JV. Aplicação de redes neurais no problema de sequenciamento de máquinas [Internet]. 2017 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/e4b82a03-c5c7-4b41-a7d6-75df861a9560/Marmo_JoaoVictor_tcc.pdf
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Marmo JV. Aplicação de redes neurais no problema de sequenciamento de máquinas [Internet]. 2017 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/e4b82a03-c5c7-4b41-a7d6-75df861a9560/Marmo_JoaoVictor_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Implementação de sistemas inteligentes em simulação computacional de uma célula a combustível PEM (2016)
Zanetti, Matheus Vitorasso; Altafim, Ruy Alberto Corrêa (Orientador)
Unidade: EESC
Assuntos: CÉLULAS A COMBUSTÍVEL, HIDROGÊNIO, REDES NEURAIS
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ABNT
ZANETTI, Matheus Vitorasso. Implementação de sistemas inteligentes em simulação computacional de uma célula a combustível PEM. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2016. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/43bb96d9-cabd-4199-bc88-0abdd2c57352/Zanetti_Matheus_Vitorasso_tcc.pdf. Acesso em: 01 jun. 2024.
APA
Zanetti, M. V. (2016). Implementação de sistemas inteligentes em simulação computacional de uma célula a combustível PEM (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/43bb96d9-cabd-4199-bc88-0abdd2c57352/Zanetti_Matheus_Vitorasso_tcc.pdf
NLM
Zanetti MV. Implementação de sistemas inteligentes em simulação computacional de uma célula a combustível PEM [Internet]. 2016 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/43bb96d9-cabd-4199-bc88-0abdd2c57352/Zanetti_Matheus_Vitorasso_tcc.pdf
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Zanetti MV. Implementação de sistemas inteligentes em simulação computacional de uma célula a combustível PEM [Internet]. 2016 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/43bb96d9-cabd-4199-bc88-0abdd2c57352/Zanetti_Matheus_Vitorasso_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Aplicação de uma rede neural artificial para otimização de CPC máximo em Google AdWords (2016)
Mathias, Victor Hugo Yuuki; Brandão, Dennis (Orientador)
Unidade: EESC
Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, MARKETING, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MATHIAS, Victor Hugo Yuuki. Aplicação de uma rede neural artificial para otimização de CPC máximo em Google AdWords. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2016. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/1d98f4d3-3f06-4d2f-b707-e63dbf13b5fa/Mathias_Victor_Hugo_Yuuki_tcc.pdf. Acesso em: 01 jun. 2024.
APA
Mathias, V. H. Y. (2016). Aplicação de uma rede neural artificial para otimização de CPC máximo em Google AdWords (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/1d98f4d3-3f06-4d2f-b707-e63dbf13b5fa/Mathias_Victor_Hugo_Yuuki_tcc.pdf
NLM
Mathias VHY. Aplicação de uma rede neural artificial para otimização de CPC máximo em Google AdWords [Internet]. 2016 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/1d98f4d3-3f06-4d2f-b707-e63dbf13b5fa/Mathias_Victor_Hugo_Yuuki_tcc.pdf
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Mathias VHY. Aplicação de uma rede neural artificial para otimização de CPC máximo em Google AdWords [Internet]. 2016 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/1d98f4d3-3f06-4d2f-b707-e63dbf13b5fa/Mathias_Victor_Hugo_Yuuki_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Controlador neural como método integrativo de arquiteturas clássicas de controle em sistemas flexíveis de distribuição de água em canais (2015)
Simacek, Pedro; Maruyama, Newton (Orientador)
Unidade: EP
Assuntos: ÁGUA, SISTEMAS DE TRANSPORTES, REDES NEURAIS, CONTROLE CLÁSSICO, IRRIGAÇÃO
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ABNT
SIMACEK, Pedro. Controlador neural como método integrativo de arquiteturas clássicas de controle em sistemas flexíveis de distribuição de água em canais. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2015. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/129dc767-a6c9-4765-bf49-85611ca0974a/PEDRO%20SIMACEK%20TCCPMR15.pdf. Acesso em: 01 jun. 2024.
APA
Simacek, P. (2015). Controlador neural como método integrativo de arquiteturas clássicas de controle em sistemas flexíveis de distribuição de água em canais (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/129dc767-a6c9-4765-bf49-85611ca0974a/PEDRO%20SIMACEK%20TCCPMR15.pdf
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Simacek P. Controlador neural como método integrativo de arquiteturas clássicas de controle em sistemas flexíveis de distribuição de água em canais [Internet]. 2015 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/129dc767-a6c9-4765-bf49-85611ca0974a/PEDRO%20SIMACEK%20TCCPMR15.pdf
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Simacek P. Controlador neural como método integrativo de arquiteturas clássicas de controle em sistemas flexíveis de distribuição de água em canais [Internet]. 2015 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/129dc767-a6c9-4765-bf49-85611ca0974a/PEDRO%20SIMACEK%20TCCPMR15.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Desenvolvimento de um sistema preditivo de tráfego para redes de relés digitais de proteção sob o uso do padrão IEC 61850 (2015)
Lonel, Ivan Donisete; Coury, Denis Vinicius (Orientador)
Unidade: EESC E ICMC
Assuntos: REDES NEURAIS, RELÉS, SISTEMAS ELÉTRICOS DE POTÊNCIA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LONEL, Ivan Donisete. Desenvolvimento de um sistema preditivo de tráfego para redes de relés digitais de proteção sob o uso do padrão IEC 61850. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – , Universidade de São Paulo, São Carlos, 2015. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4b1ecc1b-47d7-4b27-baf1-de818c127bc8/Lonel_Ivan_Donisete_tcc.pdf. Acesso em: 01 jun. 2024.
APA
Lonel, I. D. (2015). Desenvolvimento de um sistema preditivo de tráfego para redes de relés digitais de proteção sob o uso do padrão IEC 61850 (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). , Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4b1ecc1b-47d7-4b27-baf1-de818c127bc8/Lonel_Ivan_Donisete_tcc.pdf
NLM
Lonel ID. Desenvolvimento de um sistema preditivo de tráfego para redes de relés digitais de proteção sob o uso do padrão IEC 61850 [Internet]. 2015 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4b1ecc1b-47d7-4b27-baf1-de818c127bc8/Lonel_Ivan_Donisete_tcc.pdf
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Lonel ID. Desenvolvimento de um sistema preditivo de tráfego para redes de relés digitais de proteção sob o uso do padrão IEC 61850 [Internet]. 2015 ;[citado 2024 jun. 01 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4b1ecc1b-47d7-4b27-baf1-de818c127bc8/Lonel_Ivan_Donisete_tcc.pdf

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