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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
Subject: APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
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: 03 jun. 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 jun. 03 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/2da8e00f-2c03-4940-8506-cf0ca44727ae/Resende_Nilo_tcc.pdf
Vancouver
Resende NF de. A unified framework of deep reinforcement learning and deep imitation learning in simulation environments [Internet]. 2018 ;[citado 2024 jun. 03 ] 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
Subjects: 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: 03 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. 03 ] 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. 03 ] 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
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, FUTEBOL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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ABNT
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: 03 jun. 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 jun. 03 ] 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 jun. 03 ] 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
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, TERCEIRA DIMENSÃO
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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: 03 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. 03 ] 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. 03 ] 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
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, LINUX, PYTHON
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ABNT
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: 03 jun. 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 jun. 03 ] 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 jun. 03 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/5ba47789-5c11-4e2d-a616-1a827d6550dc/DallAgnolMarcelde_Sena_tcc.pdf

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