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Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Previsão de incertezas em séries temporais de geração de energia fotovoltaica (2025)
Carvalho, Pedro Lucas Fernandes; Alberto, Luís Fernando Costa (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: SISTEMAS FOTOVOLTAICOS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, REDES NEURAIS, ENERGIA SOLAR
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ABNT
CARVALHO, Pedro Lucas Fernandes. Previsão de incertezas em séries temporais de geração de energia fotovoltaica. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2025. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/37ec9b54-6858-4a92-beee-500f9dc71514/Carvalho_Pedro_Lucas_Fernandes.pdf. Acesso em: 27 jan. 2026.
APA
Carvalho, P. L. F. (2025). Previsão de incertezas em séries temporais de geração de energia fotovoltaica (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/37ec9b54-6858-4a92-beee-500f9dc71514/Carvalho_Pedro_Lucas_Fernandes.pdf
NLM
Carvalho PLF. Previsão de incertezas em séries temporais de geração de energia fotovoltaica [Internet]. 2025 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/37ec9b54-6858-4a92-beee-500f9dc71514/Carvalho_Pedro_Lucas_Fernandes.pdf
Vancouver
Carvalho PLF. Previsão de incertezas em séries temporais de geração de energia fotovoltaica [Internet]. 2025 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/37ec9b54-6858-4a92-beee-500f9dc71514/Carvalho_Pedro_Lucas_Fernandes.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Prediction of customer satisfaction level based on best practices followed in the software development process (2024)
Bertonha, Geovanne Borges; Cerri, Ricardo (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: DESENVOLVIMENTO DE SOFTWARE, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, SATISFAÇÃO DO CONSUMIDOR, ANÁLISE DE DADOS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
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ABNT
BERTONHA, Geovanne Borges. Prediction of customer satisfaction level based on best practices followed in the software development process. 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/10.11606/003224689. Acesso em: 27 jan. 2026.
APA
Bertonha, G. B. (2024). Prediction of customer satisfaction level based on best practices followed in the software development process (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://doi.org/10.11606/003224689
NLM
Bertonha GB. Prediction of customer satisfaction level based on best practices followed in the software development process [Internet]. 2024 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003224689
Vancouver
Bertonha GB. Prediction of customer satisfaction level based on best practices followed in the software development process [Internet]. 2024 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003224689
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Predição da Função de Proteínas com Aprendizado de Máquina: Uma Análise da Competição CAFA 5 (2024)
Pereira, Natália Backhaus; Rios, Tatiane Nogueira (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, BIOINFORMÁTICA
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ABNT
PEREIRA, Natália Backhaus. Predição da Função de Proteínas com Aprendizado de Máquina: Uma Análise da Competição CAFA 5. 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/10.11606/003226267. Acesso em: 27 jan. 2026.
APA
Pereira, N. B. (2024). Predição da Função de Proteínas com Aprendizado de Máquina: Uma Análise da Competição CAFA 5 (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://doi.org/10.11606/003226267
NLM
Pereira NB. Predição da Função de Proteínas com Aprendizado de Máquina: Uma Análise da Competição CAFA 5 [Internet]. 2024 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003226267
Vancouver
Pereira NB. Predição da Função de Proteínas com Aprendizado de Máquina: Uma Análise da Competição CAFA 5 [Internet]. 2024 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003226267
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Uma análise da decisão de consumo sobre cartão de crédito consignado dos servidores federais brasileiros (2023)
Souza, Thiago Cristian de; Nishijima, Marislei (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, CARTÃO DE CRÉDITO, CRÉDITO CONSIGNADO
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ABNT
SOUZA, Thiago Cristian de. Uma análise da decisão de consumo sobre cartão de crédito consignado dos servidores federais brasileiros. 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/10.11606/003191569. Acesso em: 27 jan. 2026.
APA
Souza, T. C. de. (2023). Uma análise da decisão de consumo sobre cartão de crédito consignado dos servidores federais brasileiros (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://doi.org/10.11606/003191569
NLM
Souza TC de. Uma análise da decisão de consumo sobre cartão de crédito consignado dos servidores federais brasileiros [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003191569
Vancouver
Souza TC de. Uma análise da decisão de consumo sobre cartão de crédito consignado dos servidores federais brasileiros [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003191569
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Aprimoramento do controle operacional em estação de tratamento de efluentes: avaliação comparativa de algoritmos de aprendizado de máquina (2023)
Ribeiro, Thiago da Silva; Rios, Ricardo Araújo (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REGRESSÃO LOGÍSTICA, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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ABNT
RIBEIRO, Thiago da Silva. Aprimoramento do controle operacional em estação de tratamento de efluentes: avaliação comparativa de algoritmos de aprendizado de máquina. 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/10.11606/003191575. Acesso em: 27 jan. 2026.
APA
Ribeiro, T. da S. (2023). Aprimoramento do controle operacional em estação de tratamento de efluentes: avaliação comparativa de algoritmos de aprendizado de máquina (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://doi.org/10.11606/003191575
NLM
Ribeiro T da S. Aprimoramento do controle operacional em estação de tratamento de efluentes: avaliação comparativa de algoritmos de aprendizado de máquina [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003191575
Vancouver
Ribeiro T da S. Aprimoramento do controle operacional em estação de tratamento de efluentes: avaliação comparativa de algoritmos de aprendizado de máquina [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 27 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003191575

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