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Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Análise de dados de estresse com o uso de EEG utilizando aprendizagem de máquina (2019)
Arone, Rafael Augusto Caracciolo; Maciel, Carlos Dias (Orientador)
Unidade: EESC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOENGENHARIA, ELETROENCEFALOGRAFIA, PROCESSAMENTO DE SINAIS, REDES NEURAIS
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ABNT
ARONE, Rafael Augusto Caracciolo. Análise de dados de estresse com o uso de EEG utilizando aprendizagem de máquina. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a20e87fc-f145-4e1c-ba10-c6741703f3a0/Arone_Rafael_tcc.pdf. Acesso em: 25 set. 2024.
APA
Arone, R. A. C. (2019). Análise de dados de estresse com o uso de EEG utilizando aprendizagem de máquina (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a20e87fc-f145-4e1c-ba10-c6741703f3a0/Arone_Rafael_tcc.pdf
NLM
Arone RAC. Análise de dados de estresse com o uso de EEG utilizando aprendizagem de máquina [Internet]. 2019 ;[citado 2024 set. 25 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a20e87fc-f145-4e1c-ba10-c6741703f3a0/Arone_Rafael_tcc.pdf
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Arone RAC. Análise de dados de estresse com o uso de EEG utilizando aprendizagem de máquina [Internet]. 2019 ;[citado 2024 set. 25 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a20e87fc-f145-4e1c-ba10-c6741703f3a0/Arone_Rafael_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Identificação de movimentos da mão por machine learning utilizando eletromiografia de superfície (2019)
Viana, Paulo Augusto Alves Luz; Cliquet Junior, Alberto (Orientador)
Unidade: EESC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ELETROMIOGRAFIA, PROCESSAMENTO DE SINAIS, REDES NEURAIS, REGRESSÃO LOGÍSTICA, SINAIS BIOMÉDICOS
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VIANA, Paulo Augusto Alves Luz. Identificação de movimentos da mão por machine learning utilizando eletromiografia de superfície. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4c87b904-528b-4050-b01d-7617eb527e45/Viana_PauloAugusto_tcc.pdf. Acesso em: 25 set. 2024.
APA
Viana, P. A. A. L. (2019). Identificação de movimentos da mão por machine learning utilizando eletromiografia de superfície (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4c87b904-528b-4050-b01d-7617eb527e45/Viana_PauloAugusto_tcc.pdf
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Viana PAAL. Identificação de movimentos da mão por machine learning utilizando eletromiografia de superfície [Internet]. 2019 ;[citado 2024 set. 25 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4c87b904-528b-4050-b01d-7617eb527e45/Viana_PauloAugusto_tcc.pdf
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Viana PAAL. Identificação de movimentos da mão por machine learning utilizando eletromiografia de superfície [Internet]. 2019 ;[citado 2024 set. 25 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4c87b904-528b-4050-b01d-7617eb527e45/Viana_PauloAugusto_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Reinforced learning for UAV attitude control (2019)
Barbosa, Caio Augusto Zagria; Bidinotto, Jorge Henrique (Orientador)
Unidade: EESC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CONTROLE DE AERONAVES, SISTEMAS DE CONTROLE, REDES NEURAIS
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BARBOSA, Caio Augusto Zagria. Reinforced learning for UAV attitude control. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/ce1d9930-6f58-4e4c-9ba6-e76334e2ed82/Reinforced%20Learning%20for%20UAV%20Attitude%20Control.pdf. Acesso em: 25 set. 2024.
APA
Barbosa, C. A. Z. (2019). Reinforced learning for UAV attitude control (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/ce1d9930-6f58-4e4c-9ba6-e76334e2ed82/Reinforced%20Learning%20for%20UAV%20Attitude%20Control.pdf
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Barbosa CAZ. Reinforced learning for UAV attitude control [Internet]. 2019 ;[citado 2024 set. 25 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/ce1d9930-6f58-4e4c-9ba6-e76334e2ed82/Reinforced%20Learning%20for%20UAV%20Attitude%20Control.pdf
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Barbosa CAZ. Reinforced learning for UAV attitude control [Internet]. 2019 ;[citado 2024 set. 25 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/ce1d9930-6f58-4e4c-9ba6-e76334e2ed82/Reinforced%20Learning%20for%20UAV%20Attitude%20Control.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Implementação de Data Augmentation para previsão de falhas na montagem de componentes aeronáuticos com machine learning (2019)
Escobar, Marcopolo Cerzósimo de Souza; Caurin, Glauco Augusto de Paula (Orientador)
Unidade: EESC
Assuntos: INDÚSTRIA 4.0, PROCESSOS DE FABRICAÇÃO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ROBÓTICA, AERONÁUTICA
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ESCOBAR, Marcopolo Cerzósimo de Souza. Implementação de Data Augmentation para previsão de falhas na montagem de componentes aeronáuticos com machine learning. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a9236929-f4fc-444f-b534-7df29c5fcc07/Escobar_Marcopolo_tcc.pdf. Acesso em: 25 set. 2024.
APA
Escobar, M. C. de S. (2019). Implementação de Data Augmentation para previsão de falhas na montagem de componentes aeronáuticos com machine learning (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a9236929-f4fc-444f-b534-7df29c5fcc07/Escobar_Marcopolo_tcc.pdf
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Escobar MC de S. Implementação de Data Augmentation para previsão de falhas na montagem de componentes aeronáuticos com machine learning [Internet]. 2019 ;[citado 2024 set. 25 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a9236929-f4fc-444f-b534-7df29c5fcc07/Escobar_Marcopolo_tcc.pdf
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Escobar MC de S. Implementação de Data Augmentation para previsão de falhas na montagem de componentes aeronáuticos com machine learning [Internet]. 2019 ;[citado 2024 set. 25 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a9236929-f4fc-444f-b534-7df29c5fcc07/Escobar_Marcopolo_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Avaliação do desempenho de Redes Neurais Convolucionais para o reconhecimento biométrico da região periocular utilizando Transfer Learning (2019)
Godinho, Lahiri Jumonji; Gonzaga, Adilson (Orientador)
Unidade: EESC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOMETRIA
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GODINHO, Lahiri Jumonji. Avaliação do desempenho de Redes Neurais Convolucionais para o reconhecimento biométrico da região periocular utilizando Transfer Learning. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c14019c1-7795-4645-99b0-ea3f6f24a4ff/Godinho_LahiriLumonji_tcc.pdf. Acesso em: 25 set. 2024.
APA
Godinho, L. J. (2019). Avaliação do desempenho de Redes Neurais Convolucionais para o reconhecimento biométrico da região periocular utilizando Transfer Learning (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c14019c1-7795-4645-99b0-ea3f6f24a4ff/Godinho_LahiriLumonji_tcc.pdf
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Godinho LJ. Avaliação do desempenho de Redes Neurais Convolucionais para o reconhecimento biométrico da região periocular utilizando Transfer Learning [Internet]. 2019 ;[citado 2024 set. 25 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c14019c1-7795-4645-99b0-ea3f6f24a4ff/Godinho_LahiriLumonji_tcc.pdf
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Godinho LJ. Avaliação do desempenho de Redes Neurais Convolucionais para o reconhecimento biométrico da região periocular utilizando Transfer Learning [Internet]. 2019 ;[citado 2024 set. 25 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c14019c1-7795-4645-99b0-ea3f6f24a4ff/Godinho_LahiriLumonji_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
A unified framework of deep reinforcement learning and deep imitation learning in simulation environments (2018)
Resende, Nilo Freitas de; Caurin, Glauco Augusto de Paula (Orientador)
Unidade: EESC
Assunto: APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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RESENDE, Nilo Freitas de. A unified framework of deep reinforcement learning and deep imitation learning in simulation environments. 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/2da8e00f-2c03-4940-8506-cf0ca44727ae/Resende_Nilo_tcc.pdf. Acesso em: 25 set. 2024.
APA
Resende, N. F. de. (2018). A unified framework of deep reinforcement learning and deep imitation learning in simulation environments (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/2da8e00f-2c03-4940-8506-cf0ca44727ae/Resende_Nilo_tcc.pdf
NLM
Resende NF de. A unified framework of deep reinforcement learning and deep imitation learning in simulation environments [Internet]. 2018 ;[citado 2024 set. 25 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/2da8e00f-2c03-4940-8506-cf0ca44727ae/Resende_Nilo_tcc.pdf
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Resende NF de. A unified framework of deep reinforcement learning and deep imitation learning in simulation environments [Internet]. 2018 ;[citado 2024 set. 25 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/2da8e00f-2c03-4940-8506-cf0ca44727ae/Resende_Nilo_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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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: 25 set. 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 set. 25 ] 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 set. 25 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/57833c21-09b1-4531-9fd9-6629cb9db65d/Rocha_LuizVictor_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Aprendizado de máquina aplicado a previsão de desempenho de jogadores de futebol (2018)
Lopes, Henrique Figueira; Rodrigues, Evandro Luis Linhari (Orientador)
Unidade: EESC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, FUTEBOL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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LOPES, Henrique Figueira. Aprendizado de máquina aplicado a previsão de desempenho de jogadores de futebol. 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/f7d79671-2134-411c-8443-7d690ccc3ae9/Lopes_Henrique_Figueira_tcc.pdf. Acesso em: 25 set. 2024.
APA
Lopes, H. F. (2018). Aprendizado de máquina aplicado a previsão de desempenho de jogadores de futebol (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/f7d79671-2134-411c-8443-7d690ccc3ae9/Lopes_Henrique_Figueira_tcc.pdf
NLM
Lopes HF. Aprendizado de máquina aplicado a previsão de desempenho de jogadores de futebol [Internet]. 2018 ;[citado 2024 set. 25 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/f7d79671-2134-411c-8443-7d690ccc3ae9/Lopes_Henrique_Figueira_tcc.pdf
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Lopes HF. Aprendizado de máquina aplicado a previsão de desempenho de jogadores de futebol [Internet]. 2018 ;[citado 2024 set. 25 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/f7d79671-2134-411c-8443-7d690ccc3ae9/Lopes_Henrique_Figueira_tcc.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
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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: 25 set. 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 set. 25 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/ee692ea6-3d9c-4d48-92a6-c672e8dbef07/Miyazaki_caio_tcc.pdf
Vancouver
Miyazaki CK. Redes neurais convolucionais para aprendizagem e reconhecimento de objetos 3D [Internet]. 2017 ;[citado 2024 set. 25 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/ee692ea6-3d9c-4d48-92a6-c672e8dbef07/Miyazaki_caio_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Projeto de disciplina para o aprendizado em Linux e Raspberry Pi (2014)
Dall'Agnol, Marcel de Sena; Magalhães, Daniel Varela (Orientador)
Unidade: EESC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, LINUX, PYTHON
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DALL'AGNOL, Marcel de Sena. Projeto de disciplina para o aprendizado em Linux e Raspberry Pi. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2014. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/5ba47789-5c11-4e2d-a616-1a827d6550dc/DallAgnolMarcelde_Sena_tcc.pdf. Acesso em: 25 set. 2024.
APA
Dall'Agnol, M. de S. (2014). Projeto de disciplina para o aprendizado em Linux e Raspberry Pi (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/5ba47789-5c11-4e2d-a616-1a827d6550dc/DallAgnolMarcelde_Sena_tcc.pdf
NLM
Dall'Agnol M de S. Projeto de disciplina para o aprendizado em Linux e Raspberry Pi [Internet]. 2014 ;[citado 2024 set. 25 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/5ba47789-5c11-4e2d-a616-1a827d6550dc/DallAgnolMarcelde_Sena_tcc.pdf
Vancouver
Dall'Agnol M de S. Projeto de disciplina para o aprendizado em Linux e Raspberry Pi [Internet]. 2014 ;[citado 2024 set. 25 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/5ba47789-5c11-4e2d-a616-1a827d6550dc/DallAgnolMarcelde_Sena_tcc.pdf

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