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  • Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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    • ABNT

      CASAS, Walter Augusto Perez. Large language models as feature selectors for predicting ALK-5 inhibition. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2025. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/1903ee98-f68c-4cf3-a0ef-be7f768bb996/Walter_Augusto_Perez_Casas.pdf. Acesso em: 22 fev. 2026.
    • APA

      Casas, W. A. P. (2025). Large language models as feature selectors for predicting ALK-5 inhibition (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/1903ee98-f68c-4cf3-a0ef-be7f768bb996/Walter_Augusto_Perez_Casas.pdf
    • NLM

      Casas WAP. Large language models as feature selectors for predicting ALK-5 inhibition [Internet]. 2025 ;[citado 2026 fev. 22 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/1903ee98-f68c-4cf3-a0ef-be7f768bb996/Walter_Augusto_Perez_Casas.pdf
    • Vancouver

      Casas WAP. Large language models as feature selectors for predicting ALK-5 inhibition [Internet]. 2025 ;[citado 2026 fev. 22 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/1903ee98-f68c-4cf3-a0ef-be7f768bb996/Walter_Augusto_Perez_Casas.pdf
  • Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, INTEGRAÇÃO DE TECNOLOGIAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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    • ABNT

      SILVA, Luciano Lima. Integração de LLMs com APIs: um estudo de caso. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.11606/003226610. Acesso em: 22 fev. 2026.
    • APA

      Silva, L. L. (2024). Integração de LLMs com APIs: um estudo de caso (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://doi.org/10.11606/003226610
    • NLM

      Silva LL. Integração de LLMs com APIs: um estudo de caso [Internet]. 2024 ;[citado 2026 fev. 22 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003226610
    • Vancouver

      Silva LL. Integração de LLMs com APIs: um estudo de caso [Internet]. 2024 ;[citado 2026 fev. 22 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003226610
  • Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MOBILIDADE URBANA

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    • ABNT

      VALENTIN, Jacqueline Eduardo Barbosa. Agregando e analisando comentários georreferenciados de usuários para identificação e delimitação de regiões de risco em aplicativos de mobilidade urbana. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.11606/003228496. Acesso em: 22 fev. 2026.
    • APA

      Valentin, J. E. B. (2024). Agregando e analisando comentários georreferenciados de usuários para identificação e delimitação de regiões de risco em aplicativos de mobilidade urbana (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://doi.org/10.11606/003228496
    • NLM

      Valentin JEB. Agregando e analisando comentários georreferenciados de usuários para identificação e delimitação de regiões de risco em aplicativos de mobilidade urbana [Internet]. 2024 ;[citado 2026 fev. 22 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003228496
    • Vancouver

      Valentin JEB. Agregando e analisando comentários georreferenciados de usuários para identificação e delimitação de regiões de risco em aplicativos de mobilidade urbana [Internet]. 2024 ;[citado 2026 fev. 22 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003228496
  • Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE TEXTO

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    • ABNT

      GAZOLA, Ygor Jorge. Utilização de fallback com ChatGPT em chatbots. 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/10.11606/003192214. Acesso em: 22 fev. 2026.
    • APA

      Gazola, Y. J. (2023). Utilização de fallback com ChatGPT em chatbots (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://doi.org/10.11606/003192214
    • NLM

      Gazola YJ. Utilização de fallback com ChatGPT em chatbots [Internet]. 2023 ;[citado 2026 fev. 22 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003192214
    • Vancouver

      Gazola YJ. Utilização de fallback com ChatGPT em chatbots [Internet]. 2023 ;[citado 2026 fev. 22 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003192214
  • Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, MINERAÇÃO DE DADOS

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      ZITEI, Daniel Pereira. TBC-DTW: medição automática de viés midiático baseada em modelagem de tópicos. 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/10.11606/003189092. Acesso em: 22 fev. 2026.
    • APA

      Zitei, D. P. (2023). TBC-DTW: medição automática de viés midiático baseada em modelagem de tópicos (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://doi.org/10.11606/003189092
    • NLM

      Zitei DP. TBC-DTW: medição automática de viés midiático baseada em modelagem de tópicos [Internet]. 2023 ;[citado 2026 fev. 22 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003189092
    • Vancouver

      Zitei DP. TBC-DTW: medição automática de viés midiático baseada em modelagem de tópicos [Internet]. 2023 ;[citado 2026 fev. 22 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003189092

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