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  • Unidade: EESC

    Subjects: MANUTENÇÃO PREDITIVA, APRENDIZAGEM PROFUNDA

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    • ABNT

      SILVA, Leonardo Zaniboni. Análise e previsão da vida útil de equipamentos: um estudo de caso utilizando deeplearning no conjunto de dados NASA Turbofan Jet Engine Data Set. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.11606/003230078. Acesso em: 02 jan. 2026.
    • APA

      Silva, L. Z. (2024). Análise e previsão da vida útil de equipamentos: um estudo de caso utilizando deeplearning no conjunto de dados NASA Turbofan Jet Engine Data Set (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://doi.org/10.11606/003230078
    • NLM

      Silva LZ. Análise e previsão da vida útil de equipamentos: um estudo de caso utilizando deeplearning no conjunto de dados NASA Turbofan Jet Engine Data Set [Internet]. 2024 ;[citado 2026 jan. 02 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003230078
    • Vancouver

      Silva LZ. Análise e previsão da vida útil de equipamentos: um estudo de caso utilizando deeplearning no conjunto de dados NASA Turbofan Jet Engine Data Set [Internet]. 2024 ;[citado 2026 jan. 02 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003230078
  • Unidade: EESC

    Subjects: AGRICULTURA, ROBÓTICA, VISÃO COMPUTACIONAL, SISTEMAS EMBUTIDOS, APRENDIZAGEM PROFUNDA

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    • ABNT

      OLIVEIRA, Lucas Toschi de. Sistema de detecção de pontos de emergência em campos agrícolas com o robô TerraSentia. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.11606/003204080. Acesso em: 02 jan. 2026.
    • APA

      Oliveira, L. T. de. (2024). Sistema de detecção de pontos de emergência em campos agrícolas com o robô TerraSentia (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://doi.org/10.11606/003204080
    • NLM

      Oliveira LT de. Sistema de detecção de pontos de emergência em campos agrícolas com o robô TerraSentia [Internet]. 2024 ;[citado 2026 jan. 02 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003204080
    • Vancouver

      Oliveira LT de. Sistema de detecção de pontos de emergência em campos agrícolas com o robô TerraSentia [Internet]. 2024 ;[citado 2026 jan. 02 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003204080
  • Unidade: ICMC

    Subjects: BIG DATA, APRENDIZAGEM PROFUNDA

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    • ABNT

      AGUIAR, Ícaro Almeida. Consumer lending business: Revisão de técnicas de machine learning. 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/10.11606/003226128. Acesso em: 02 jan. 2026.
    • APA

      Aguiar, Í. A. (2024). Consumer lending business: Revisão de técnicas de machine learning (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://doi.org/10.11606/003226128
    • NLM

      Aguiar ÍA. Consumer lending business: Revisão de técnicas de machine learning [Internet]. 2024 ;[citado 2026 jan. 02 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003226128
    • Vancouver

      Aguiar ÍA. Consumer lending business: Revisão de técnicas de machine learning [Internet]. 2024 ;[citado 2026 jan. 02 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003226128
  • Unidade: EESC

    Subjects: APRENDIZAGEM PROFUNDA, ENCHENTES URBANAS

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    • ABNT

      DOMINGUES FILHO, Gabriel Montagni. Detecção de nível de água com marcador visual: comparação de modelos baseados em ResNet50V2, InceptionV3 e ConvNeXt Tiny. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.11606/003229978. Acesso em: 02 jan. 2026.
    • APA

      Domingues Filho, G. M. (2024). Detecção de nível de água com marcador visual: comparação de modelos baseados em ResNet50V2, InceptionV3 e ConvNeXt Tiny (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://doi.org/10.11606/003229978
    • NLM

      Domingues Filho GM. Detecção de nível de água com marcador visual: comparação de modelos baseados em ResNet50V2, InceptionV3 e ConvNeXt Tiny [Internet]. 2024 ;[citado 2026 jan. 02 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003229978
    • Vancouver

      Domingues Filho GM. Detecção de nível de água com marcador visual: comparação de modelos baseados em ResNet50V2, InceptionV3 e ConvNeXt Tiny [Internet]. 2024 ;[citado 2026 jan. 02 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003229978
  • Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, APRENDIZAGEM PROFUNDA, VISÃO COMPUTACIONAL, FERROVIAS, VAGÕES

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    • ABNT

      PEREIRA, Victor Henrique Mendes. Detecção de anomalias em veículos ferroviários através de visão computacional. 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/10.11606/003191713. Acesso em: 02 jan. 2026.
    • APA

      Pereira, V. H. M. (2023). Detecção de anomalias em veículos ferroviários através de visão computacional (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://doi.org/10.11606/003191713
    • NLM

      Pereira VHM. Detecção de anomalias em veículos ferroviários através de visão computacional [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 02 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003191713
    • Vancouver

      Pereira VHM. Detecção de anomalias em veículos ferroviários através de visão computacional [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 02 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003191713
  • Unidade: EESC

    Subjects: APRENDIZAGEM PROFUNDA, CAMINHÕES, EIXOS, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, PYTHON

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    • ABNT

      HELENA, Lucas Locatelli. Método baseado em imagem para detecção de eixos e classificação de caminhões. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6946925a-5d96-4b12-9fc2-960dc8d27761/Helena_Lucas_Locatelli.pdf. Acesso em: 02 jan. 2026.
    • APA

      Helena, L. L. (2020). Método baseado em imagem para detecção de eixos e classificação de caminhões (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/6946925a-5d96-4b12-9fc2-960dc8d27761/Helena_Lucas_Locatelli.pdf
    • NLM

      Helena LL. Método baseado em imagem para detecção de eixos e classificação de caminhões [Internet]. 2020 ;[citado 2026 jan. 02 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6946925a-5d96-4b12-9fc2-960dc8d27761/Helena_Lucas_Locatelli.pdf
    • Vancouver

      Helena LL. Método baseado em imagem para detecção de eixos e classificação de caminhões [Internet]. 2020 ;[citado 2026 jan. 02 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6946925a-5d96-4b12-9fc2-960dc8d27761/Helena_Lucas_Locatelli.pdf

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