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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: 19 set. 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 set. 19 ] 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 set. 19 ] 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: 19 set. 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 set. 19 ] 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 set. 19 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4f749bb0-2fb0-49d7-a824-f9c3178087fb/EQ20013%20Claudia%20Mori.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Uso de redes neurais artificiais para detecção de fraudes em sistemas biométricos de reconhecimento facial (2020)
Reis, Leonardo Enrique Anastácio dos; Vieira, Marcelo Andrade da Costa (Orientador)
Unidade: EESC
Assuntos: PERCEPÇÃO DA FACE, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOMETRIA, REDES NEURAIS
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ABNT
REIS, Leonardo Enrique Anastácio dos. Uso de redes neurais artificiais para detecção de fraudes em sistemas biométricos de reconhecimento facial. 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/70a39973-b3d0-45ef-8270-f3355be4dc75/Reis_Leonardo_Enrique_Anastacio_dos.pdf. Acesso em: 19 set. 2024.
APA
Reis, L. E. A. dos. (2020). Uso de redes neurais artificiais para detecção de fraudes em sistemas biométricos de reconhecimento facial (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/70a39973-b3d0-45ef-8270-f3355be4dc75/Reis_Leonardo_Enrique_Anastacio_dos.pdf
NLM
Reis LEA dos. Uso de redes neurais artificiais para detecção de fraudes em sistemas biométricos de reconhecimento facial [Internet]. 2020 ;[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/70a39973-b3d0-45ef-8270-f3355be4dc75/Reis_Leonardo_Enrique_Anastacio_dos.pdf
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Reis LEA dos. Uso de redes neurais artificiais para detecção de fraudes em sistemas biométricos de reconhecimento facial [Internet]. 2020 ;[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/70a39973-b3d0-45ef-8270-f3355be4dc75/Reis_Leonardo_Enrique_Anastacio_dos.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
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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: 19 set. 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 set. 19 ] 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 set. 19 ] 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: 19 set. 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 set. 19 ] 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 set. 19 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0e646032-57f7-4101-a5a4-d076924539dd/Bicaio_Willian_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Estudo sobre transfer learning na detecção de distorção arquitetural em imagens mamográficas (2020)
Ferreira Junior, Daniel Ambrósio; Vieira, Marcelo Andrade da Costa (Orientador)
Unidade: EESC
Assuntos: TRANSFERÊNCIA (APRENDIZAGEM), REDES NEURAIS, PROCESSAMENTO DE IMAGENS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
FERREIRA JUNIOR, Daniel Ambrósio. Estudo sobre transfer learning na detecção de distorção arquitetural em imagens mamográficas. 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/4637090b-a6e8-449d-b17a-5a7316417ff9/Ferreira_Junior_Daniel_Ambrosio.pdf. Acesso em: 19 set. 2024.
APA
Ferreira Junior, D. A. (2020). Estudo sobre transfer learning na detecção de distorção arquitetural em imagens mamográficas (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/4637090b-a6e8-449d-b17a-5a7316417ff9/Ferreira_Junior_Daniel_Ambrosio.pdf
NLM
Ferreira Junior DA. Estudo sobre transfer learning na detecção de distorção arquitetural em imagens mamográficas [Internet]. 2020 ;[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4637090b-a6e8-449d-b17a-5a7316417ff9/Ferreira_Junior_Daniel_Ambrosio.pdf
Vancouver
Ferreira Junior DA. Estudo sobre transfer learning na detecção de distorção arquitetural em imagens mamográficas [Internet]. 2020 ;[citado 2024 set. 19 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4637090b-a6e8-449d-b17a-5a7316417ff9/Ferreira_Junior_Daniel_Ambrosio.pdf

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