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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
Subjects: 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: 28 maio 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 maio 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/30d92d95-cf4d-41aa-81d3-9b75db8d8be9/Nilo%20Conrado%20Messias%20Alves%20Cangerana%20.pdf
Vancouver
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 maio 28 ] 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)
Reprodução de rede adversária generativa para detecção de mudanças em imagens de satélites (2021)
Kamla, Matheus Borges; Osório, Fernando Santos (Orientador); Bruno, Diego Renan (coorient)
Unidade: EESC E ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
KAMLA, Matheus Borges. Reprodução de rede adversária generativa para detecção de mudanças em imagens de satélites. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – , Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/8c4c71f1-3469-4b1b-a82e-cfbd496d1ee3/Matheus%20Borges%20Kamla.pdf. Acesso em: 28 maio 2024.
APA
Kamla, M. B. (2021). Reprodução de rede adversária generativa para detecção de mudanças em imagens de satélites (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). , Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/8c4c71f1-3469-4b1b-a82e-cfbd496d1ee3/Matheus%20Borges%20Kamla.pdf
NLM
Kamla MB. Reprodução de rede adversária generativa para detecção de mudanças em imagens de satélites [Internet]. 2021 ;[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/8c4c71f1-3469-4b1b-a82e-cfbd496d1ee3/Matheus%20Borges%20Kamla.pdf
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Kamla MB. Reprodução de rede adversária generativa para detecção de mudanças em imagens de satélites [Internet]. 2021 ;[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/8c4c71f1-3469-4b1b-a82e-cfbd496d1ee3/Matheus%20Borges%20Kamla.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Sistema automático para geração de modelos base de regressão (2021)
Mugnaini, Leandro Giusti; Osório, Fernando Santos (Orientador); Bruno, Diego Renan (coorient)
Unidade: EESC E ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REGRESSÃO, BIG DATA
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ABNT
MUGNAINI, Leandro Giusti. Sistema automático para geração de modelos base de regressão. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – , Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6c7523e7-2094-4991-92a8-d517d87f5140/Leandro%20Giusti%20Mugnaini%20.pdf. Acesso em: 28 maio 2024.
APA
Mugnaini, L. G. (2021). Sistema automático para geração de modelos base de regressão (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). , Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6c7523e7-2094-4991-92a8-d517d87f5140/Leandro%20Giusti%20Mugnaini%20.pdf
NLM
Mugnaini LG. Sistema automático para geração de modelos base de regressão [Internet]. 2021 ;[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6c7523e7-2094-4991-92a8-d517d87f5140/Leandro%20Giusti%20Mugnaini%20.pdf
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Mugnaini LG. Sistema automático para geração de modelos base de regressão [Internet]. 2021 ;[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6c7523e7-2094-4991-92a8-d517d87f5140/Leandro%20Giusti%20Mugnaini%20.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
Subjects: 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: 28 maio 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 maio 28 ] 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 maio 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6518a85f-35f7-4c34-9503-11a1859e7055/TCC%20VictorTornisielo.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Blockchain technology applications for financial transparency in non profit organizations (2019)
Marinelli, Igor Vinicius Alvarenga; Osório, Fernando Santos (Orientador)
Unidade: EESC E ICMC
Subjects: ARQUITETURA E ORGANIZAÇÃO DE COMPUTADORES, ESTRUTURAS DE DADOS
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ABNT
MARINELLI, Igor Vinicius Alvarenga. Blockchain technology applications for financial transparency in non profit organizations. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – ICMC, São Carlos, 2019. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/d060ac4e-7d70-4cc2-84a5-79feabeb9e32/IgorMarinelli_ProjetoGraduacao_2.pdf. Acesso em: 28 maio 2024.
APA
Marinelli, I. V. A. (2019). Blockchain technology applications for financial transparency in non profit organizations (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). ICMC, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/d060ac4e-7d70-4cc2-84a5-79feabeb9e32/IgorMarinelli_ProjetoGraduacao_2.pdf
NLM
Marinelli IVA. Blockchain technology applications for financial transparency in non profit organizations [Internet]. 2019 ;[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/d060ac4e-7d70-4cc2-84a5-79feabeb9e32/IgorMarinelli_ProjetoGraduacao_2.pdf
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Marinelli IVA. Blockchain technology applications for financial transparency in non profit organizations [Internet]. 2019 ;[citado 2024 maio 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/d060ac4e-7d70-4cc2-84a5-79feabeb9e32/IgorMarinelli_ProjetoGraduacao_2.pdf

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