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Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Estudo comparativo de métodos baseados em modelo e em dados para redução de ruído em imagens mamográficas digitais (2025)
Cavallini, Pedro; Vieira, Marcelo Andrade da Costa
Unidade: EESC
Subjects: APRENDIZAGEM PROFUNDA, MAMOGRAFIA, IMAGEM
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ABNT
CAVALLINI, Pedro e VIEIRA, Marcelo Andrade da Costa. Estudo comparativo de métodos baseados em modelo e em dados para redução de ruído em imagens mamográficas digitais. 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/a137b8a5-313f-41ad-a813-7b3f01bbc7b8/Cavallini_Pedro.pdf. Acesso em: 10 fev. 2026.
APA
Cavallini, P., & Vieira, M. A. da C. (2025). Estudo comparativo de métodos baseados em modelo e em dados para redução de ruído em imagens mamográficas digitais (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/a137b8a5-313f-41ad-a813-7b3f01bbc7b8/Cavallini_Pedro.pdf
NLM
Cavallini P, Vieira MA da C. Estudo comparativo de métodos baseados em modelo e em dados para redução de ruído em imagens mamográficas digitais [Internet]. 2025 ;[citado 2026 fev. 10 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a137b8a5-313f-41ad-a813-7b3f01bbc7b8/Cavallini_Pedro.pdf
Vancouver
Cavallini P, Vieira MA da C. Estudo comparativo de métodos baseados em modelo e em dados para redução de ruído em imagens mamográficas digitais [Internet]. 2025 ;[citado 2026 fev. 10 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a137b8a5-313f-41ad-a813-7b3f01bbc7b8/Cavallini_Pedro.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
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)
Silva, Leonardo Zaniboni; Conceição Junior, Pedro de Oliveira (Orientador)
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: 10 fev. 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 fev. 10 ] 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 fev. 10 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003230078
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Sistema de detecção de pontos de emergência em campos agrícolas com o robô TerraSentia (2024)
Oliveira, Lucas Toschi de; Becker, Marcelo (Orientador)
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: 10 fev. 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 fev. 10 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003204080
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Oliveira LT de. Sistema de detecção de pontos de emergência em campos agrícolas com o robô TerraSentia [Internet]. 2024 ;[citado 2026 fev. 10 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003204080
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Consumer lending business: Revisão de técnicas de machine learning (2024)
Aguiar, Ícaro Almeida; Manzato, Marcelo Garcia (Orientador)
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: 10 fev. 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 fev. 10 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003226128
Vancouver
Aguiar ÍA. Consumer lending business: Revisão de técnicas de machine learning [Internet]. 2024 ;[citado 2026 fev. 10 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003226128
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Detecção de nível de água com marcador visual: comparação de modelos baseados em ResNet50V2, InceptionV3 e ConvNeXt Tiny (2024)
Domingues Filho, Gabriel Montagni ; Meneguette, Rodolfo Ipolito (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: APRENDIZAGEM PROFUNDA, ENCHENTES URBANAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 10 fev. 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 fev. 10 ] 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 fev. 10 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003229978
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Detecção de anomalias em veículos ferroviários através de visão computacional (2023)
Pereira, Victor Henrique Mendes; Grassi Júnior, Valdir (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, APRENDIZAGEM PROFUNDA, VISÃO COMPUTACIONAL, FERROVIAS, VAGÕES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 10 fev. 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 fev. 10 ] 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 fev. 10 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003191713

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