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Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Desenvolvimento de algoritmo de visão computacional com redes neurais para navegação de robô aquático (2023)
Kanno, Leandro Yuji; Silva, Maíra Martins da (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RASTREAMENTO, ROBÔS, ALGORITMOS, REDES NEURAIS
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ABNT
KANNO, Leandro Yuji. Desenvolvimento de algoritmo de visão computacional com redes neurais para navegação de robô aquático. 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/dd91b594-4cae-4df8-8e03-1b064b55294a/Kanno_Leandro%20Yuji.pdf. Acesso em: 11 maio 2024.
APA
Kanno, L. Y. (2023). Desenvolvimento de algoritmo de visão computacional com redes neurais para navegação de robô aquático (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/dd91b594-4cae-4df8-8e03-1b064b55294a/Kanno_Leandro%20Yuji.pdf
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Kanno LY. Desenvolvimento de algoritmo de visão computacional com redes neurais para navegação de robô aquático [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 11 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/dd91b594-4cae-4df8-8e03-1b064b55294a/Kanno_Leandro%20Yuji.pdf
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Kanno LY. Desenvolvimento de algoritmo de visão computacional com redes neurais para navegação de robô aquático [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 11 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/dd91b594-4cae-4df8-8e03-1b064b55294a/Kanno_Leandro%20Yuji.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Classificação e detecção de doenças no plantio de batata por meio de redes neurais convolucionais (2022)
Martins, Thiago Francisco; Ponti, Moacir Antonelli (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL
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ABNT
MARTINS, Thiago Francisco. Classificação e detecção de doenças no plantio de batata por meio de redes neurais convolucionais. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0cc4905d-964d-462c-a991-c0dcfeb472e1/Thiago%20Martins.pdf. Acesso em: 11 maio 2024.
APA
Martins, T. F. (2022). Classificação e detecção de doenças no plantio de batata por meio de redes neurais convolucionais (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0cc4905d-964d-462c-a991-c0dcfeb472e1/Thiago%20Martins.pdf
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Martins TF. Classificação e detecção de doenças no plantio de batata por meio de redes neurais convolucionais [Internet]. 2022 ;[citado 2024 maio 11 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0cc4905d-964d-462c-a991-c0dcfeb472e1/Thiago%20Martins.pdf
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Martins TF. Classificação e detecção de doenças no plantio de batata por meio de redes neurais convolucionais [Internet]. 2022 ;[citado 2024 maio 11 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0cc4905d-964d-462c-a991-c0dcfeb472e1/Thiago%20Martins.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Reconhecimento do alfabeto de linguagem de sinais em tempo real através de redes neurais convolucionais profundas (2022)
Penteado, Thiago Finardi; Silva, Maíra Martins da (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL, LÍNGUA DE SINAIS
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ABNT
PENTEADO, Thiago Finardi. Reconhecimento do alfabeto de linguagem de sinais em tempo real através de redes neurais convolucionais profundas. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/b225813a-280c-4690-8783-57349a7c02d0/Penteado_ThiagoFinardi_tcc.pdf. Acesso em: 11 maio 2024.
APA
Penteado, T. F. (2022). Reconhecimento do alfabeto de linguagem de sinais em tempo real através de redes neurais convolucionais profundas (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/b225813a-280c-4690-8783-57349a7c02d0/Penteado_ThiagoFinardi_tcc.pdf
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Penteado TF. Reconhecimento do alfabeto de linguagem de sinais em tempo real através de redes neurais convolucionais profundas [Internet]. 2022 ;[citado 2024 maio 11 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/b225813a-280c-4690-8783-57349a7c02d0/Penteado_ThiagoFinardi_tcc.pdf
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Penteado TF. Reconhecimento do alfabeto de linguagem de sinais em tempo real através de redes neurais convolucionais profundas [Internet]. 2022 ;[citado 2024 maio 11 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/b225813a-280c-4690-8783-57349a7c02d0/Penteado_ThiagoFinardi_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Deepfake: explorando técnicas de detecção de manipulação digital de imagens de faces (2022)
Leandro, Jorge de Jesus Gomes; Bruno, Odemir Martinez (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, VISÃO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS
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ABNT
LEANDRO, Jorge de Jesus Gomes. Deepfake: explorando técnicas de detecção de manipulação digital de imagens de faces. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/03772a14-e798-44da-ba33-18c3ff3161fe/Jorge%20Leandro_Monografia-Jorge-Leandro-2021-2022-MBA-IABIGDATA-ICMC-USP-IABGD21MET04-v5-reviewed_206599.pdf. Acesso em: 11 maio 2024.
APA
Leandro, J. de J. G. (2022). Deepfake: explorando técnicas de detecção de manipulação digital de imagens de faces (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/03772a14-e798-44da-ba33-18c3ff3161fe/Jorge%20Leandro_Monografia-Jorge-Leandro-2021-2022-MBA-IABIGDATA-ICMC-USP-IABGD21MET04-v5-reviewed_206599.pdf
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Leandro J de JG. Deepfake: explorando técnicas de detecção de manipulação digital de imagens de faces [Internet]. 2022 ;[citado 2024 maio 11 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/03772a14-e798-44da-ba33-18c3ff3161fe/Jorge%20Leandro_Monografia-Jorge-Leandro-2021-2022-MBA-IABIGDATA-ICMC-USP-IABGD21MET04-v5-reviewed_206599.pdf
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Leandro J de JG. Deepfake: explorando técnicas de detecção de manipulação digital de imagens de faces [Internet]. 2022 ;[citado 2024 maio 11 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/03772a14-e798-44da-ba33-18c3ff3161fe/Jorge%20Leandro_Monografia-Jorge-Leandro-2021-2022-MBA-IABIGDATA-ICMC-USP-IABGD21MET04-v5-reviewed_206599.pdf
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: 11 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
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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 11 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/30d92d95-cf4d-41aa-81d3-9b75db8d8be9/Nilo%20Conrado%20Messias%20Alves%20Cangerana%20.pdf
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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 11 ] 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)
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
Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 11 maio 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 maio 11 ] 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 maio 11 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/7893ac23-0597-4a3e-a58f-7c857578b11a/TCC%20Joao.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Rede neural convolucional e recursiva para a estimação de profundidade de objetos em vídeos (2018)
Moreira, Pedro Henrique de Oliveira; Rocha, Victor Hugo Nascimento; Cabral, Eduardo Lobo Lustosa (Orientador)
Unidade: EP
Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, PROCESSAMENTO DE IMAGENS
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ABNT
MOREIRA, Pedro Henrique de Oliveira e ROCHA, Victor Hugo Nascimento. Rede neural convolucional e recursiva para a estimação de profundidade de objetos em vídeos. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – EPUSP, São Paulo, 2018. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/95dac003-f29a-433b-8ae1-1132875c7aa9/Pedro%20Moreira%20-%20Victor%20rocha-%20Monografia.pdf. Acesso em: 11 maio 2024.
APA
Moreira, P. H. de O., & Rocha, V. H. N. (2018). Rede neural convolucional e recursiva para a estimação de profundidade de objetos em vídeos (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). EPUSP, São Paulo. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/95dac003-f29a-433b-8ae1-1132875c7aa9/Pedro%20Moreira%20-%20Victor%20rocha-%20Monografia.pdf
NLM
Moreira PH de O, Rocha VHN. Rede neural convolucional e recursiva para a estimação de profundidade de objetos em vídeos [Internet]. 2018 ;[citado 2024 maio 11 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/95dac003-f29a-433b-8ae1-1132875c7aa9/Pedro%20Moreira%20-%20Victor%20rocha-%20Monografia.pdf
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Moreira PH de O, Rocha VHN. Rede neural convolucional e recursiva para a estimação de profundidade de objetos em vídeos [Internet]. 2018 ;[citado 2024 maio 11 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/95dac003-f29a-433b-8ae1-1132875c7aa9/Pedro%20Moreira%20-%20Victor%20rocha-%20Monografia.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Reconhecimento de gestos de mão humana em imagens de vídeo (2011)
Santos, Rodrigo Neves dos; Gonzaga, Adilson (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: GESTOS, MÃO, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SANTOS, Rodrigo Neves dos. Reconhecimento de gestos de mão humana em imagens de vídeo. 2011. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2011. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/e3037999-148a-4413-b208-e7263ff43e5f/Santos_Rodrigo_Neves_dos.pdf. Acesso em: 11 maio 2024.
APA
Santos, R. N. dos. (2011). Reconhecimento de gestos de mão humana em imagens de vídeo (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/e3037999-148a-4413-b208-e7263ff43e5f/Santos_Rodrigo_Neves_dos.pdf
NLM
Santos RN dos. Reconhecimento de gestos de mão humana em imagens de vídeo [Internet]. 2011 ;[citado 2024 maio 11 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/e3037999-148a-4413-b208-e7263ff43e5f/Santos_Rodrigo_Neves_dos.pdf
Vancouver
Santos RN dos. Reconhecimento de gestos de mão humana em imagens de vídeo [Internet]. 2011 ;[citado 2024 maio 11 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/e3037999-148a-4413-b208-e7263ff43e5f/Santos_Rodrigo_Neves_dos.pdf

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