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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
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL, LÍNGUA DE SINAIS
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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 jun. 2024.
APA
Penteado, T. F. (2022). Reconhecimento do alfabeto de linguagem de sinais em tempo real através de redes neurais convolucionais profundas (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/b225813a-280c-4690-8783-57349a7c02d0/Penteado_ThiagoFinardi_tcc.pdf
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Penteado TF. Reconhecimento do alfabeto de linguagem de sinais em tempo real através de redes neurais convolucionais profundas [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 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 jun. 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/b225813a-280c-4690-8783-57349a7c02d0/Penteado_ThiagoFinardi_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Análise do desempenho da tranferência de aprendizagem para a classificação de autômatos celulares (2022)
Silva, Daniel Santos da; Bruno, Odemir Martinez (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
SILVA, Daniel Santos da. Análise do desempenho da tranferência de aprendizagem para a classificação de autômatos celulares. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/9cd2ae15-b142-41cb-bdd0-fce2c13555b5/Daniel%20Santos%20da%20Silva_TCC%20final%20-%20corrigido%20-%20Daniel_206457.pdf. Acesso em: 20 jun. 2024.
APA
Silva, D. S. da. (2022). Análise do desempenho da tranferência de aprendizagem para a classificação de autômatos celulares (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/9cd2ae15-b142-41cb-bdd0-fce2c13555b5/Daniel%20Santos%20da%20Silva_TCC%20final%20-%20corrigido%20-%20Daniel_206457.pdf
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Silva DS da. Análise do desempenho da tranferência de aprendizagem para a classificação de autômatos celulares [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/9cd2ae15-b142-41cb-bdd0-fce2c13555b5/Daniel%20Santos%20da%20Silva_TCC%20final%20-%20corrigido%20-%20Daniel_206457.pdf
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Silva DS da. Análise do desempenho da tranferência de aprendizagem para a classificação de autômatos celulares [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/9cd2ae15-b142-41cb-bdd0-fce2c13555b5/Daniel%20Santos%20da%20Silva_TCC%20final%20-%20corrigido%20-%20Daniel_206457.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Modelos hedônicos espaciais e redes neurais artificiais na avalição imobiliária em massa: uma análise comparativa (2022)
Barreto, Felipe Monteiro de Sá; Igliori, Danilo Camargo (Orientador)
Unidade: FEA
Assuntos: IMÓVEL, REDES NEURAIS, PREÇOS HEDÔNICOS, ECONOMETRIA
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ABNT
BARRETO, Felipe Monteiro de Sá. Modelos hedônicos espaciais e redes neurais artificiais na avalição imobiliária em massa: uma análise comparativa. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Atuária, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a8f1c1bd-36db-493f-8a55-8e73a23e39f0/Felipe_Monteiro_de_S%C3%A1_Barreto_Monografia.pdf. Acesso em: 20 jun. 2024.
APA
Barreto, F. M. de S. (2022). Modelos hedônicos espaciais e redes neurais artificiais na avalição imobiliária em massa: uma análise comparativa (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Atuária, Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a8f1c1bd-36db-493f-8a55-8e73a23e39f0/Felipe_Monteiro_de_S%C3%A1_Barreto_Monografia.pdf
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Barreto FM de S. Modelos hedônicos espaciais e redes neurais artificiais na avalição imobiliária em massa: uma análise comparativa [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a8f1c1bd-36db-493f-8a55-8e73a23e39f0/Felipe_Monteiro_de_S%C3%A1_Barreto_Monografia.pdf
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Barreto FM de S. Modelos hedônicos espaciais e redes neurais artificiais na avalição imobiliária em massa: uma análise comparativa [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a8f1c1bd-36db-493f-8a55-8e73a23e39f0/Felipe_Monteiro_de_S%C3%A1_Barreto_Monografia.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Deepfake: explorando técnicas de detecção de manipulação digital de imagens de faces (2022)
Leandro, Jorge de Jesus Gomes; Bruno, Odemir Martinez (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, VISÃO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS
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ABNT
LEANDRO, Jorge de Jesus Gomes. Deepfake: explorando técnicas de detecção de manipulação digital de imagens de faces. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/03772a14-e798-44da-ba33-18c3ff3161fe/Jorge%20Leandro_Monografia-Jorge-Leandro-2021-2022-MBA-IABIGDATA-ICMC-USP-IABGD21MET04-v5-reviewed_206599.pdf. Acesso em: 20 jun. 2024.
APA
Leandro, J. de J. G. (2022). Deepfake: explorando técnicas de detecção de manipulação digital de imagens de faces (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/03772a14-e798-44da-ba33-18c3ff3161fe/Jorge%20Leandro_Monografia-Jorge-Leandro-2021-2022-MBA-IABIGDATA-ICMC-USP-IABGD21MET04-v5-reviewed_206599.pdf
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Leandro J de JG. Deepfake: explorando técnicas de detecção de manipulação digital de imagens de faces [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/03772a14-e798-44da-ba33-18c3ff3161fe/Jorge%20Leandro_Monografia-Jorge-Leandro-2021-2022-MBA-IABIGDATA-ICMC-USP-IABGD21MET04-v5-reviewed_206599.pdf
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Leandro J de JG. Deepfake: explorando técnicas de detecção de manipulação digital de imagens de faces [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/03772a14-e798-44da-ba33-18c3ff3161fe/Jorge%20Leandro_Monografia-Jorge-Leandro-2021-2022-MBA-IABIGDATA-ICMC-USP-IABGD21MET04-v5-reviewed_206599.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Negociação automática de ações via classificação de séries de preços (2022)
Ramos, Paulo Roberto Vieira; Quiles, Marcos Gonçalves (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, REDES NEURAIS, MERCADO FINANCEIRO
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ABNT
RAMOS, Paulo Roberto Vieira. Negociação automática de ações via classificação de séries de preços. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4a54cac4-c19a-4fff-a9d5-6f1a770b2a27/Paulo%20Roberto%20Vieira%20Ramos.pdf. Acesso em: 20 jun. 2024.
APA
Ramos, P. R. V. (2022). Negociação automática de ações via classificação de séries de preços (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4a54cac4-c19a-4fff-a9d5-6f1a770b2a27/Paulo%20Roberto%20Vieira%20Ramos.pdf
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Ramos PRV. Negociação automática de ações via classificação de séries de preços [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4a54cac4-c19a-4fff-a9d5-6f1a770b2a27/Paulo%20Roberto%20Vieira%20Ramos.pdf
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Ramos PRV. Negociação automática de ações via classificação de séries de preços [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4a54cac4-c19a-4fff-a9d5-6f1a770b2a27/Paulo%20Roberto%20Vieira%20Ramos.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Solução do jogo de xadrez através de redes convolucionais profundas e aplicações da modelagem na indústria aeronáutica (2022)
Mariano, Lucca; Abdalla, Alvaro Martins (Orientador)
Unidade: EESC
Assuntos: REDES NEURAIS, APRENDIZAGEM, ALGORITMOS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, XADREZ
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ABNT
MARIANO, Lucca. Solução do jogo de xadrez através de redes convolucionais profundas e aplicações da modelagem na indústria aeronáutica. 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/19ace506-6f0d-4fd4-9a88-3d2b3c92afdf/TCC_LuccaMariano.pdf. Acesso em: 20 jun. 2024.
APA
Mariano, L. (2022). Solução do jogo de xadrez através de redes convolucionais profundas e aplicações da modelagem na indústria aeronáutica (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/19ace506-6f0d-4fd4-9a88-3d2b3c92afdf/TCC_LuccaMariano.pdf
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Mariano L. Solução do jogo de xadrez através de redes convolucionais profundas e aplicações da modelagem na indústria aeronáutica [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/19ace506-6f0d-4fd4-9a88-3d2b3c92afdf/TCC_LuccaMariano.pdf
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Mariano L. Solução do jogo de xadrez através de redes convolucionais profundas e aplicações da modelagem na indústria aeronáutica [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/19ace506-6f0d-4fd4-9a88-3d2b3c92afdf/TCC_LuccaMariano.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Estimativa do potencial de sequestro de carbono em reserva particular de patrimônio natural do bioma Amazônia por meio de redes neurais convolucionais (2022)
Buoro, Michael; Murta Junior, Luiz Otavio (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, REDES NEURAIS, SEQUESTRO DE CARBONO, SENSORIAMENTO REMOTO
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ABNT
BUORO, Michael. Estimativa do potencial de sequestro de carbono em reserva particular de patrimônio natural do bioma Amazônia por meio de redes neurais convolucionais. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/bd2a80f2-71a7-4b09-9ee7-98897e6838d8/Michael%20Buoro.pdf. Acesso em: 20 jun. 2024.
APA
Buoro, M. (2022). Estimativa do potencial de sequestro de carbono em reserva particular de patrimônio natural do bioma Amazônia por meio de redes neurais convolucionais (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/bd2a80f2-71a7-4b09-9ee7-98897e6838d8/Michael%20Buoro.pdf
NLM
Buoro M. Estimativa do potencial de sequestro de carbono em reserva particular de patrimônio natural do bioma Amazônia por meio de redes neurais convolucionais [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/bd2a80f2-71a7-4b09-9ee7-98897e6838d8/Michael%20Buoro.pdf
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Buoro M. Estimativa do potencial de sequestro de carbono em reserva particular de patrimônio natural do bioma Amazônia por meio de redes neurais convolucionais [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/bd2a80f2-71a7-4b09-9ee7-98897e6838d8/Michael%20Buoro.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Estudo de modelo de U-net bidimensional para realizar segmentação automatizada de corpos vertebrais fraturados em exames de ressonância magnética (2022)
Uchida, Mariana Aya Suzuki; Azevedo-Marques, Paulo Mazzoncini de (Orientador)
Unidade: FMRP
Assuntos: RESSONÂNCIA MAGNÉTICA, VÉRTEBRAS CERVICAIS, REDES NEURAIS
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ABNT
UCHIDA, Mariana Aya Suzuki. Estudo de modelo de U-net bidimensional para realizar segmentação automatizada de corpos vertebrais fraturados em exames de ressonância magnética. 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/cf0c6727-0807-44bb-bcd1-f435d40dd2c1/TCC%20Mariana%20Aya.pdf. Acesso em: 20 jun. 2024.
APA
Uchida, M. A. S. (2022). Estudo de modelo de U-net bidimensional para realizar segmentação automatizada de corpos vertebrais fraturados em exames de ressonância magnética (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/cf0c6727-0807-44bb-bcd1-f435d40dd2c1/TCC%20Mariana%20Aya.pdf
NLM
Uchida MAS. Estudo de modelo de U-net bidimensional para realizar segmentação automatizada de corpos vertebrais fraturados em exames de ressonância magnética [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/cf0c6727-0807-44bb-bcd1-f435d40dd2c1/TCC%20Mariana%20Aya.pdf
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Uchida MAS. Estudo de modelo de U-net bidimensional para realizar segmentação automatizada de corpos vertebrais fraturados em exames de ressonância magnética [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/cf0c6727-0807-44bb-bcd1-f435d40dd2c1/TCC%20Mariana%20Aya.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Estudos de abordagens de DL-CNN (Deep Learning Convolutional Neural Nets) visando a detecção de veículos em imagens de vídeo, a fim de aumentar a segurança e evitar acidentes em vias públicas (2021)
Cangerana, Nilo Conrado Messias Alves; Osório, Fernando Santos (Orientador)
Unidade: EESC E ICMC
Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, VISÃO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, PROCESSAMENTO DE IMAGENS
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ABNT
CANGERANA, Nilo Conrado Messias Alves. Estudos de abordagens de DL-CNN (Deep Learning Convolutional Neural Nets) visando a detecção de veículos em imagens de vídeo, a fim de aumentar a segurança e evitar acidentes em vias públicas. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – , Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/30d92d95-cf4d-41aa-81d3-9b75db8d8be9/Nilo%20Conrado%20Messias%20Alves%20Cangerana%20.pdf. Acesso em: 20 jun. 2024.
APA
Cangerana, N. C. M. A. (2021). Estudos de abordagens de DL-CNN (Deep Learning Convolutional Neural Nets) visando a detecção de veículos em imagens de vídeo, a fim de aumentar a segurança e evitar acidentes em vias públicas (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). , Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/30d92d95-cf4d-41aa-81d3-9b75db8d8be9/Nilo%20Conrado%20Messias%20Alves%20Cangerana%20.pdf
NLM
Cangerana NCMA. Estudos de abordagens de DL-CNN (Deep Learning Convolutional Neural Nets) visando a detecção de veículos em imagens de vídeo, a fim de aumentar a segurança e evitar acidentes em vias públicas [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/30d92d95-cf4d-41aa-81d3-9b75db8d8be9/Nilo%20Conrado%20Messias%20Alves%20Cangerana%20.pdf
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Cangerana NCMA. Estudos de abordagens de DL-CNN (Deep Learning Convolutional Neural Nets) visando a detecção de veículos em imagens de vídeo, a fim de aumentar a segurança e evitar acidentes em vias públicas [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/30d92d95-cf4d-41aa-81d3-9b75db8d8be9/Nilo%20Conrado%20Messias%20Alves%20Cangerana%20.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Reconhecimento de emoções através de redes neurais (2021)
Frutuoso, Leandro de Jesus; Silva, Maíra Martins da (Orientador)
Unidade: EESC
Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, REDES NEURAIS, EMOÇÕES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
FRUTUOSO, Leandro de Jesus. Reconhecimento de emoções através de redes neurais. 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/0b66f7d0-e010-4343-a220-6cdee102f6be/Frutuoso_%20Leandro_tcc.pdf. Acesso em: 20 jun. 2024.
APA
Frutuoso, L. de J. (2021). Reconhecimento de emoções através de redes neurais (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/0b66f7d0-e010-4343-a220-6cdee102f6be/Frutuoso_%20Leandro_tcc.pdf
NLM
Frutuoso L de J. Reconhecimento de emoções através de redes neurais [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0b66f7d0-e010-4343-a220-6cdee102f6be/Frutuoso_%20Leandro_tcc.pdf
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Frutuoso L de J. Reconhecimento de emoções através de redes neurais [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0b66f7d0-e010-4343-a220-6cdee102f6be/Frutuoso_%20Leandro_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Algoritmos genéticos como ferramenta de otimização das interconexões da rede de Hopfield atuando como memória associativa (2021)
Cavalheiro, Fabio Aparecido; Costa, Luciano da Fontoura (Orientador); Travieso, Gonzalo (coorient)
Unidade: IFSC
Assuntos: ALGORITMOS GENÉTICOS, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CAVALHEIRO, Fabio Aparecido. Algoritmos genéticos como ferramenta de otimização das interconexões da rede de Hopfield atuando como memória associativa. 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/573e6e39-fd14-4457-8c80-b43a6825a42c/Fabio%20Aparecido%20Cvalheiro.pdf. Acesso em: 20 jun. 2024.
APA
Cavalheiro, F. A. (2021). Algoritmos genéticos como ferramenta de otimização das interconexões da rede de Hopfield atuando como memória associativa (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/573e6e39-fd14-4457-8c80-b43a6825a42c/Fabio%20Aparecido%20Cvalheiro.pdf
NLM
Cavalheiro FA. Algoritmos genéticos como ferramenta de otimização das interconexões da rede de Hopfield atuando como memória associativa [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/573e6e39-fd14-4457-8c80-b43a6825a42c/Fabio%20Aparecido%20Cvalheiro.pdf
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Cavalheiro FA. Algoritmos genéticos como ferramenta de otimização das interconexões da rede de Hopfield atuando como memória associativa [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/573e6e39-fd14-4457-8c80-b43a6825a42c/Fabio%20Aparecido%20Cvalheiro.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Exploration of neural network techniques to detect community structure in complex networks (2021)
Gomazako, Nathalia Satie; Travieso, Gonzalo (Orientador)
Unidade: IFSC
Assuntos: REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS
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ABNT
GOMAZAKO, Nathalia Satie. Exploration of neural network techniques to detect community structure in complex networks. 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/143da3f3-8243-488e-a142-24c298274a19/Nathalia%20Satie%20Gomazako%20final.pdf. Acesso em: 20 jun. 2024.
APA
Gomazako, N. S. (2021). Exploration of neural network techniques to detect community structure in complex networks (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/143da3f3-8243-488e-a142-24c298274a19/Nathalia%20Satie%20Gomazako%20final.pdf
NLM
Gomazako NS. Exploration of neural network techniques to detect community structure in complex networks [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/143da3f3-8243-488e-a142-24c298274a19/Nathalia%20Satie%20Gomazako%20final.pdf
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Gomazako NS. Exploration of neural network techniques to detect community structure in complex networks [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/143da3f3-8243-488e-a142-24c298274a19/Nathalia%20Satie%20Gomazako%20final.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Predição espaço-temporal de eventos usando redes neurais convolucionais para grafos (2021)
Natali, Pedro Henrique Rampim; Marcacini, Ricardo Marcondes (Orientador)
Unidade: EESC E ICMC
Assuntos: PREDIÇÃO, REDES NEURAIS, COVID-19
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
NATALI, Pedro Henrique Rampim. Predição espaço-temporal de eventos usando redes neurais convolucionais para grafos. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – , Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6c5c1d37-305f-4a2c-b44c-21869fece26e/Pedro%20Henrique%20Rampim%20Natali%20.pdf. Acesso em: 20 jun. 2024.
APA
Natali, P. H. R. (2021). Predição espaço-temporal de eventos usando redes neurais convolucionais para grafos (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). , Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6c5c1d37-305f-4a2c-b44c-21869fece26e/Pedro%20Henrique%20Rampim%20Natali%20.pdf
NLM
Natali PHR. Predição espaço-temporal de eventos usando redes neurais convolucionais para grafos [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6c5c1d37-305f-4a2c-b44c-21869fece26e/Pedro%20Henrique%20Rampim%20Natali%20.pdf
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Natali PHR. Predição espaço-temporal de eventos usando redes neurais convolucionais para grafos [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6c5c1d37-305f-4a2c-b44c-21869fece26e/Pedro%20Henrique%20Rampim%20Natali%20.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Sistema de detecção de sinais de tráfego luminosos (semáforos) voltados para sistemas ADAS e veículos autônomos (2020)
Machado, João Vitor Granzotti; Fernando Santos Osório (Orientador)
Unidade: EESC E ICMC
Assuntos: VISÃO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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ABNT
MACHADO, João Vitor Granzotti. Sistema de detecção de sinais de tráfego luminosos (semáforos) voltados para sistemas ADAS e veículos autônomos. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – , Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/7893ac23-0597-4a3e-a58f-7c857578b11a/TCC%20Joao.pdf. Acesso em: 20 jun. 2024.
APA
Machado, J. V. G. (2020). Sistema de detecção de sinais de tráfego luminosos (semáforos) voltados para sistemas ADAS e veículos autônomos (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). , Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/7893ac23-0597-4a3e-a58f-7c857578b11a/TCC%20Joao.pdf
NLM
Machado JVG. Sistema de detecção de sinais de tráfego luminosos (semáforos) voltados para sistemas ADAS e veículos autônomos [Internet]. 2020 ;[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/7893ac23-0597-4a3e-a58f-7c857578b11a/TCC%20Joao.pdf
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Machado JVG. Sistema de detecção de sinais de tráfego luminosos (semáforos) voltados para sistemas ADAS e veículos autônomos [Internet]. 2020 ;[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/7893ac23-0597-4a3e-a58f-7c857578b11a/TCC%20Joao.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Predição da pressão de saturação de componentes presentes no biodiesel utilizando a equação de peng robinson e redes neurais artificiais (2020)
Mori, Cláudia Narumi Takayama; Castillo,Pedro Felipe Arce (Orientador)
Unidade: EEL
Assuntos: BIODIESEL, REDES NEURAIS
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ABNT
MORI, Cláudia Narumi Takayama. Predição da pressão de saturação de componentes presentes no biodiesel utilizando a equação de peng robinson e redes neurais artificiais. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de Lorena, Universidade de São Paulo, Lorena, 2020. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4f749bb0-2fb0-49d7-a824-f9c3178087fb/EQ20013%20Claudia%20Mori.pdf. Acesso em: 20 jun. 2024.
APA
Mori, C. N. T. (2020). Predição da pressão de saturação de componentes presentes no biodiesel utilizando a equação de peng robinson e redes neurais artificiais (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola de Engenharia de Lorena, Universidade de São Paulo, Lorena. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4f749bb0-2fb0-49d7-a824-f9c3178087fb/EQ20013%20Claudia%20Mori.pdf
NLM
Mori CNT. Predição da pressão de saturação de componentes presentes no biodiesel utilizando a equação de peng robinson e redes neurais artificiais [Internet]. 2020 ;[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4f749bb0-2fb0-49d7-a824-f9c3178087fb/EQ20013%20Claudia%20Mori.pdf
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Mori CNT. Predição da pressão de saturação de componentes presentes no biodiesel utilizando a equação de peng robinson e redes neurais artificiais [Internet]. 2020 ;[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4f749bb0-2fb0-49d7-a824-f9c3178087fb/EQ20013%20Claudia%20Mori.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Sistema de Identificação e Classificação de Mudas de Plantas para Controle de Pragas em Plantações (2020)
Tornisiello, Victor Rozzatti; Osório, Fernando Santos (Orientador)
Unidade: EESC E ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
TORNISIELLO, Victor Rozzatti. Sistema de Identificação e Classificação de Mudas de Plantas para Controle de Pragas em Plantações. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – , Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6518a85f-35f7-4c34-9503-11a1859e7055/TCC%20VictorTornisielo.pdf. Acesso em: 20 jun. 2024.
APA
Tornisiello, V. R. (2020). Sistema de Identificação e Classificação de Mudas de Plantas para Controle de Pragas em Plantações (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). , Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6518a85f-35f7-4c34-9503-11a1859e7055/TCC%20VictorTornisielo.pdf
NLM
Tornisiello VR. Sistema de Identificação e Classificação de Mudas de Plantas para Controle de Pragas em Plantações [Internet]. 2020 ;[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6518a85f-35f7-4c34-9503-11a1859e7055/TCC%20VictorTornisielo.pdf
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Tornisiello VR. Sistema de Identificação e Classificação de Mudas de Plantas para Controle de Pragas em Plantações [Internet]. 2020 ;[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6518a85f-35f7-4c34-9503-11a1859e7055/TCC%20VictorTornisielo.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Deep learning for drone navigation (2020)
Bicaio, Willian Marcon; Caurin, Glauco Augusto de Paula (Orientador)
Unidade: EESC
Assuntos: AERONAVES NÃO TRIPULADAS, CORRIDAS, COMPETIÇÃO, REDES NEURAIS
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ABNT
BICAIO, Willian Marcon. Deep learning for drone navigation. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0e646032-57f7-4101-a5a4-d076924539dd/Bicaio_Willian_tcc.pdf. Acesso em: 20 jun. 2024.
APA
Bicaio, W. M. (2020). Deep learning for drone navigation (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/0e646032-57f7-4101-a5a4-d076924539dd/Bicaio_Willian_tcc.pdf
NLM
Bicaio WM. Deep learning for drone navigation [Internet]. 2020 ;[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0e646032-57f7-4101-a5a4-d076924539dd/Bicaio_Willian_tcc.pdf
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Bicaio WM. Deep learning for drone navigation [Internet]. 2020 ;[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0e646032-57f7-4101-a5a4-d076924539dd/Bicaio_Willian_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
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, IMAGEM, MICROGRAFIA, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 20 jun. 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 jun. 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/13d9d2ba-8bc2-4625-a823-c8986f1d365c/Nascimento_JoaoPedro_tcc.pdf
Vancouver
Nascimento JPF de O. Classificação automática de micrografias por métodos de aprendizado de máquina [Internet]. 2019 ;[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/13d9d2ba-8bc2-4625-a823-c8986f1d365c/Nascimento_JoaoPedro_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Coleta e classificação de dados de atividade humana (2019)
Garcia, Felipe Aparecido; Romero, Roseli Aparecida Francelin (Orientador)
Unidade: EESC E ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
GARCIA, Felipe Aparecido. Coleta e classificação de dados de atividade humana. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – , Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/39c601a5-ba8d-4842-bcbe-c3fd471a5dab/felipe%20aparecido%20garcia.pdf. Acesso em: 20 jun. 2024.
APA
Garcia, F. A. (2019). Coleta e classificação de dados de atividade humana (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). , Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/39c601a5-ba8d-4842-bcbe-c3fd471a5dab/felipe%20aparecido%20garcia.pdf
NLM
Garcia FA. Coleta e classificação de dados de atividade humana [Internet]. 2019 ;[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/39c601a5-ba8d-4842-bcbe-c3fd471a5dab/felipe%20aparecido%20garcia.pdf
Vancouver
Garcia FA. Coleta e classificação de dados de atividade humana [Internet]. 2019 ;[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/39c601a5-ba8d-4842-bcbe-c3fd471a5dab/felipe%20aparecido%20garcia.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Classificação de faltas em redes de distribuição de energia elétrica considerando a inclusão de geração Distribuída (2019)
Santos, Gabriella Pinheiro dos; Vieira Júnior, José Carlos de Melo (Orientador)
Unidade: EESC
Assuntos: DISTRIBUIÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA, GERAÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SANTOS, Gabriella Pinheiro dos. Classificação de faltas em redes de distribuição de energia elétrica considerando a inclusão de geração Distribuída. 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/27bf1aef-a487-466b-bf23-f966d264c74e/Santos_Gabriella_tcc.pdf. Acesso em: 20 jun. 2024.
APA
Santos, G. P. dos. (2019). Classificação de faltas em redes de distribuição de energia elétrica considerando a inclusão de geração Distribuída (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/27bf1aef-a487-466b-bf23-f966d264c74e/Santos_Gabriella_tcc.pdf
NLM
Santos GP dos. Classificação de faltas em redes de distribuição de energia elétrica considerando a inclusão de geração Distribuída [Internet]. 2019 ;[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/27bf1aef-a487-466b-bf23-f966d264c74e/Santos_Gabriella_tcc.pdf
Vancouver
Santos GP dos. Classificação de faltas em redes de distribuição de energia elétrica considerando a inclusão de geração Distribuída [Internet]. 2019 ;[citado 2024 jun. 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/27bf1aef-a487-466b-bf23-f966d264c74e/Santos_Gabriella_tcc.pdf

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