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Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Classificação automática de imagens de satélite para acompanhamento e controle do desmatamento na Amazônia (2023)
Quirino, Matheus de Castro; Santos, Fernando Pereira dos (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, VISÃO COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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ABNT
QUIRINO, Matheus de Castro. Classificação automática de imagens de satélite para acompanhamento e controle do desmatamento na Amazônia. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.11606/003190750. Acesso em: 23 jan. 2026.
APA
Quirino, M. de C. (2023). Classificação automática de imagens de satélite para acompanhamento e controle do desmatamento na Amazônia (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://doi.org/10.11606/003190750
NLM
Quirino M de C. Classificação automática de imagens de satélite para acompanhamento e controle do desmatamento na Amazônia [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 23 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003190750
Vancouver
Quirino M de C. Classificação automática de imagens de satélite para acompanhamento e controle do desmatamento na Amazônia [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 23 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003190750
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Reconhecimento de emoção da fala utilizando aprendizado profundo e transformada wavelet (2023)
Vieira, Rafael Greca; Macedo, Alessandra Alaniz (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, REDES NEURAIS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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ABNT
VIEIRA, Rafael Greca. Reconhecimento de emoção da fala utilizando aprendizado profundo e transformada wavelet. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.11606/003191168. Acesso em: 23 jan. 2026.
APA
Vieira, R. G. (2023). Reconhecimento de emoção da fala utilizando aprendizado profundo e transformada wavelet (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://doi.org/10.11606/003191168
NLM
Vieira RG. Reconhecimento de emoção da fala utilizando aprendizado profundo e transformada wavelet [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 23 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003191168
Vancouver
Vieira RG. Reconhecimento de emoção da fala utilizando aprendizado profundo e transformada wavelet [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 23 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003191168
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
Assunto: APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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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: 23 jan. 2026.
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 2026 jan. 23 ] 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 2026 jan. 23 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/2da8e00f-2c03-4940-8506-cf0ca44727ae/Resende_Nilo_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Avaliação de desempenho de redes neurais convolucionais para classificação de imagens de texturas rotacionadas (2018)
Oliveira, Kaio Augusto de; Gonzaga, Adilson (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: RECONHECIMENTO DE IMAGEM, REDES NEURAIS
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ABNT
OLIVEIRA, Kaio Augusto de. Avaliação de desempenho de redes neurais convolucionais para classificação de imagens de texturas rotacionadas. 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/78d064db-ba07-48a4-8b34-016e6d37f2cd/Oliveira_Kaio_Augusto_tcc.pdf. Acesso em: 23 jan. 2026.
APA
Oliveira, K. A. de. (2018). Avaliação de desempenho de redes neurais convolucionais para classificação de imagens de texturas rotacionadas (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/78d064db-ba07-48a4-8b34-016e6d37f2cd/Oliveira_Kaio_Augusto_tcc.pdf
NLM
Oliveira KA de. Avaliação de desempenho de redes neurais convolucionais para classificação de imagens de texturas rotacionadas [Internet]. 2018 ;[citado 2026 jan. 23 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/78d064db-ba07-48a4-8b34-016e6d37f2cd/Oliveira_Kaio_Augusto_tcc.pdf
Vancouver
Oliveira KA de. Avaliação de desempenho de redes neurais convolucionais para classificação de imagens de texturas rotacionadas [Internet]. 2018 ;[citado 2026 jan. 23 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/78d064db-ba07-48a4-8b34-016e6d37f2cd/Oliveira_Kaio_Augusto_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: 23 jan. 2026.
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 2026 jan. 23 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/ee692ea6-3d9c-4d48-92a6-c672e8dbef07/Miyazaki_caio_tcc.pdf
Vancouver
Miyazaki CK. Redes neurais convolucionais para aprendizagem e reconhecimento de objetos 3D [Internet]. 2017 ;[citado 2026 jan. 23 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/ee692ea6-3d9c-4d48-92a6-c672e8dbef07/Miyazaki_caio_tcc.pdf

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