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Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Classificação de imagens por segmentação: uma análise de fotos aéreas da Floresta Amazônica através de aprendizado de máquina com Python, e com implementação em um sistema embarcado (2023)
Fraletti, Paulo Tavernaro; Caurin, Glauco Augusto de Paula (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, IMAGEM, SISTEMAS EMBUTIDOS, PYTHON, AMAZÔNIA
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ABNT
FRALETTI, Paulo Tavernaro. Classificação de imagens por segmentação: uma análise de fotos aéreas da Floresta Amazônica através de aprendizado de máquina com Python, e com implementação em um sistema embarcado. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/2835ec23-d911-4860-80df-6a756bb19be9/Fraletti_Paulo%20Tavernaro.pdf. Acesso em: 13 jun. 2024.
APA
Fraletti, P. T. (2023). Classificação de imagens por segmentação: uma análise de fotos aéreas da Floresta Amazônica através de aprendizado de máquina com Python, e com implementação em um sistema embarcado (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/2835ec23-d911-4860-80df-6a756bb19be9/Fraletti_Paulo%20Tavernaro.pdf
NLM
Fraletti PT. Classificação de imagens por segmentação: uma análise de fotos aéreas da Floresta Amazônica através de aprendizado de máquina com Python, e com implementação em um sistema embarcado [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 13 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/2835ec23-d911-4860-80df-6a756bb19be9/Fraletti_Paulo%20Tavernaro.pdf
Vancouver
Fraletti PT. Classificação de imagens por segmentação: uma análise de fotos aéreas da Floresta Amazônica através de aprendizado de máquina com Python, e com implementação em um sistema embarcado [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 13 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/2835ec23-d911-4860-80df-6a756bb19be9/Fraletti_Paulo%20Tavernaro.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Análise de desempenho de modelos de Deep Learning para previsão de falhas em operações de rosqueamento (2021)
Silva, Thiago Henrique Segreto; Caurin, Glauco Augusto de Paula (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: MANUFATURA, USINAGEM, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, VISÃO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS, FALHAS COMPUTACIONAIS, ANÁLISE DE DESEMPENHO
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ABNT
SILVA, Thiago Henrique Segreto. Análise de desempenho de modelos de Deep Learning para previsão de falhas em operações de rosqueamento. 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/b1f58395-132f-40a1-aac2-b7c6d7b50af5/Silva_Segreto_Thiago_Henrique_tcc.pdf. Acesso em: 13 jun. 2024.
APA
Silva, T. H. S. (2021). Análise de desempenho de modelos de Deep Learning para previsão de falhas em operações de rosqueamento (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/b1f58395-132f-40a1-aac2-b7c6d7b50af5/Silva_Segreto_Thiago_Henrique_tcc.pdf
NLM
Silva THS. Análise de desempenho de modelos de Deep Learning para previsão de falhas em operações de rosqueamento [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 13 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/b1f58395-132f-40a1-aac2-b7c6d7b50af5/Silva_Segreto_Thiago_Henrique_tcc.pdf
Vancouver
Silva THS. Análise de desempenho de modelos de Deep Learning para previsão de falhas em operações de rosqueamento [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 13 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/b1f58395-132f-40a1-aac2-b7c6d7b50af5/Silva_Segreto_Thiago_Henrique_tcc.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
Subjects: INDÚSTRIA 4.0, PROCESSOS DE FABRICAÇÃO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ROBÓTICA, AERONÁUTICA
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ABNT
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: 13 jun. 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
NLM
Escobar MC de S. Implementação de Data Augmentation para previsão de falhas na montagem de componentes aeronáuticos com machine learning [Internet]. 2019 ;[citado 2024 jun. 13 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a9236929-f4fc-444f-b534-7df29c5fcc07/Escobar_Marcopolo_tcc.pdf
Vancouver
Escobar MC de S. Implementação de Data Augmentation para previsão de falhas na montagem de componentes aeronáuticos com machine learning [Internet]. 2019 ;[citado 2024 jun. 13 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a9236929-f4fc-444f-b534-7df29c5fcc07/Escobar_Marcopolo_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
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: 13 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. 13 ] 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. 13 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/2da8e00f-2c03-4940-8506-cf0ca44727ae/Resende_Nilo_tcc.pdf

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