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Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Detecção e segmentação de instrumentos cirúrgicos em bandejas por redes neurais convolucionais (2025)
Brettas Neto, Alceu de Paiva; Becker, Marcelo (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL, INSTRUMENTOS CIRÚRGICOS
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ABNT
BRETTAS NETO, Alceu de Paiva. Detecção e segmentação de instrumentos cirúrgicos em bandejas por redes neurais convolucionais. 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/374ea553-8d36-4aeb-bf85-df7ed7c2005d/Brettas_Neto_Alceu_de_Paiva.pdf. Acesso em: 12 dez. 2025.
APA
Brettas Neto, A. de P. (2025). Detecção e segmentação de instrumentos cirúrgicos em bandejas por redes neurais convolucionais (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/374ea553-8d36-4aeb-bf85-df7ed7c2005d/Brettas_Neto_Alceu_de_Paiva.pdf
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Brettas Neto A de P. Detecção e segmentação de instrumentos cirúrgicos em bandejas por redes neurais convolucionais [Internet]. 2025 ;[citado 2025 dez. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/374ea553-8d36-4aeb-bf85-df7ed7c2005d/Brettas_Neto_Alceu_de_Paiva.pdf
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Brettas Neto A de P. Detecção e segmentação de instrumentos cirúrgicos em bandejas por redes neurais convolucionais [Internet]. 2025 ;[citado 2025 dez. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/374ea553-8d36-4aeb-bf85-df7ed7c2005d/Brettas_Neto_Alceu_de_Paiva.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Aplicação de redes neurais e clusterização na análise de tendências do mercado de capitais no setor elétrico brasileiro (2024)
Mendonça, Iure Silva e; Galvani, Rodrigo Andrade; Zanon, Lucas Gabriel (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: REDES NEURAIS, ENERGIA ELÉTRICA, MERCADO FINANCEIRO, INDICADORES DE QUALIDADE
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MENDONÇA, Iure Silva e e GALVANI, Rodrigo Andrade. Aplicação de redes neurais e clusterização na análise de tendências do mercado de capitais no setor elétrico brasileiro. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/17e7d1af-5726-4f90-8654-0e256767ccd3/Mendonca_Iure_Silva_e___Galvani_Rodrigo_Andrade.pdf. Acesso em: 12 dez. 2025.
APA
Mendonça, I. S. e, & Galvani, R. A. (2024). Aplicação de redes neurais e clusterização na análise de tendências do mercado de capitais no setor elétrico brasileiro (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/17e7d1af-5726-4f90-8654-0e256767ccd3/Mendonca_Iure_Silva_e___Galvani_Rodrigo_Andrade.pdf
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Mendonça IS e, Galvani RA. Aplicação de redes neurais e clusterização na análise de tendências do mercado de capitais no setor elétrico brasileiro [Internet]. 2024 ;[citado 2025 dez. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/17e7d1af-5726-4f90-8654-0e256767ccd3/Mendonca_Iure_Silva_e___Galvani_Rodrigo_Andrade.pdf
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Mendonça IS e, Galvani RA. Aplicação de redes neurais e clusterização na análise de tendências do mercado de capitais no setor elétrico brasileiro [Internet]. 2024 ;[citado 2025 dez. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/17e7d1af-5726-4f90-8654-0e256767ccd3/Mendonca_Iure_Silva_e___Galvani_Rodrigo_Andrade.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Estratégia de controle híbrida para exoesqueleto do joelho utilizando realimentação de biosinais (2024)
Oliveira, Gabriel Wolschick de; Siqueira, Adriano Almeida Gonçalves (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: ROBÓTICA, REABILITAÇÃO, REDES NEURAIS, JOELHO, SISTEMAS DE CONTROLE, TECNOLOGIAS DA SAÚDE
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OLIVEIRA, Gabriel Wolschick de. Estratégia de controle híbrida para exoesqueleto do joelho utilizando realimentação de biosinais. 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/10.11606/003203897. Acesso em: 12 dez. 2025.
APA
Oliveira, G. W. de. (2024). Estratégia de controle híbrida para exoesqueleto do joelho utilizando realimentação de biosinais (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://doi.org/10.11606/003203897
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Oliveira GW de. Estratégia de controle híbrida para exoesqueleto do joelho utilizando realimentação de biosinais [Internet]. 2024 ;[citado 2025 dez. 12 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003203897
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Oliveira GW de. Estratégia de controle híbrida para exoesqueleto do joelho utilizando realimentação de biosinais [Internet]. 2024 ;[citado 2025 dez. 12 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003203897
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Campos de distâncias sem sinal para a completude de cenas tridimensionais oriundas de aquisições de sistemas LiDAR (2024)
Souza, Luiza Sossai de; Ambrosio, Leonardo André (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: TECNOLOGIA LIDAR, REDES NEURAIS
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SOUZA, Luiza Sossai de. Campos de distâncias sem sinal para a completude de cenas tridimensionais oriundas de aquisições de sistemas LiDAR. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/53527dbf-731f-4992-b380-a290bcb3e267/Souza_Luiza_Sossai_de.pdf. Acesso em: 12 dez. 2025.
APA
Souza, L. S. de. (2024). Campos de distâncias sem sinal para a completude de cenas tridimensionais oriundas de aquisições de sistemas LiDAR (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/53527dbf-731f-4992-b380-a290bcb3e267/Souza_Luiza_Sossai_de.pdf
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Souza LS de. Campos de distâncias sem sinal para a completude de cenas tridimensionais oriundas de aquisições de sistemas LiDAR [Internet]. 2024 ;[citado 2025 dez. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/53527dbf-731f-4992-b380-a290bcb3e267/Souza_Luiza_Sossai_de.pdf
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Souza LS de. Campos de distâncias sem sinal para a completude de cenas tridimensionais oriundas de aquisições de sistemas LiDAR [Internet]. 2024 ;[citado 2025 dez. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/53527dbf-731f-4992-b380-a290bcb3e267/Souza_Luiza_Sossai_de.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Treinamento de redes neurais convolucionais utilizando dados gerados artificialmente para reconhecimento de imagens (2024)
Machado Netto, Mateus Fiorese; Grassi Júnior, Valdir (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: REDES NEURAIS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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MACHADO NETTO, Mateus Fiorese. Treinamento de redes neurais convolucionais utilizando dados gerados artificialmente para reconhecimento de imagens. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/8751471c-2967-45f5-a2b8-14b50df9c383/Netto_Mateus_Fiorese_Machado.pdf. Acesso em: 12 dez. 2025.
APA
Machado Netto, M. F. (2024). Treinamento de redes neurais convolucionais utilizando dados gerados artificialmente para reconhecimento de imagens (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/8751471c-2967-45f5-a2b8-14b50df9c383/Netto_Mateus_Fiorese_Machado.pdf
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Machado Netto MF. Treinamento de redes neurais convolucionais utilizando dados gerados artificialmente para reconhecimento de imagens [Internet]. 2024 ;[citado 2025 dez. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/8751471c-2967-45f5-a2b8-14b50df9c383/Netto_Mateus_Fiorese_Machado.pdf
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Machado Netto MF. Treinamento de redes neurais convolucionais utilizando dados gerados artificialmente para reconhecimento de imagens [Internet]. 2024 ;[citado 2025 dez. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/8751471c-2967-45f5-a2b8-14b50df9c383/Netto_Mateus_Fiorese_Machado.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Aprendizado por reforço através da cultura brasileira: um estudo do jogo Truco (2023)
Santos, Gabriel Oliveira; Silva, Maíra Martins da (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, JOGOS DE CARTAS
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SANTOS, Gabriel Oliveira. Aprendizado por reforço através da cultura brasileira: um estudo do jogo Truco. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/83175db2-bec3-4b52-b5be-9db29bff7170/Santos_Gabriel.pdf. Acesso em: 12 dez. 2025.
APA
Santos, G. O. (2023). Aprendizado por reforço através da cultura brasileira: um estudo do jogo Truco (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/83175db2-bec3-4b52-b5be-9db29bff7170/Santos_Gabriel.pdf
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Santos GO. Aprendizado por reforço através da cultura brasileira: um estudo do jogo Truco [Internet]. 2023 ;[citado 2025 dez. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/83175db2-bec3-4b52-b5be-9db29bff7170/Santos_Gabriel.pdf
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Santos GO. Aprendizado por reforço através da cultura brasileira: um estudo do jogo Truco [Internet]. 2023 ;[citado 2025 dez. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/83175db2-bec3-4b52-b5be-9db29bff7170/Santos_Gabriel.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Desenvolvimento de algoritmo de visão computacional com redes neurais para navegação de robô aquático (2023)
Kanno, Leandro Yuji; Silva, Maíra Martins da (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RASTREAMENTO, ROBÔS, ALGORITMOS, REDES NEURAIS
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KANNO, Leandro Yuji. Desenvolvimento de algoritmo de visão computacional com redes neurais para navegação de robô aquático. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/dd91b594-4cae-4df8-8e03-1b064b55294a/Kanno_Leandro%20Yuji.pdf. Acesso em: 12 dez. 2025.
APA
Kanno, L. Y. (2023). Desenvolvimento de algoritmo de visão computacional com redes neurais para navegação de robô aquático (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/dd91b594-4cae-4df8-8e03-1b064b55294a/Kanno_Leandro%20Yuji.pdf
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Kanno LY. Desenvolvimento de algoritmo de visão computacional com redes neurais para navegação de robô aquático [Internet]. 2023 ;[citado 2025 dez. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/dd91b594-4cae-4df8-8e03-1b064b55294a/Kanno_Leandro%20Yuji.pdf
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Kanno LY. Desenvolvimento de algoritmo de visão computacional com redes neurais para navegação de robô aquático [Internet]. 2023 ;[citado 2025 dez. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/dd91b594-4cae-4df8-8e03-1b064b55294a/Kanno_Leandro%20Yuji.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Reconhecimento do alfabeto de linguagem de sinais em tempo real através de redes neurais convolucionais profundas (2022)
Penteado, Thiago Finardi; Silva, Maíra Martins da (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL, LÍNGUA DE SINAIS
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PENTEADO, Thiago Finardi. Reconhecimento do alfabeto de linguagem de sinais em tempo real através de redes neurais convolucionais profundas. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/b225813a-280c-4690-8783-57349a7c02d0/Penteado_ThiagoFinardi_tcc.pdf. Acesso em: 12 dez. 2025.
APA
Penteado, T. F. (2022). Reconhecimento do alfabeto de linguagem de sinais em tempo real através de redes neurais convolucionais profundas (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/b225813a-280c-4690-8783-57349a7c02d0/Penteado_ThiagoFinardi_tcc.pdf
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Penteado TF. Reconhecimento do alfabeto de linguagem de sinais em tempo real através de redes neurais convolucionais profundas [Internet]. 2022 ;[citado 2025 dez. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/b225813a-280c-4690-8783-57349a7c02d0/Penteado_ThiagoFinardi_tcc.pdf
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Penteado TF. Reconhecimento do alfabeto de linguagem de sinais em tempo real através de redes neurais convolucionais profundas [Internet]. 2022 ;[citado 2025 dez. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/b225813a-280c-4690-8783-57349a7c02d0/Penteado_ThiagoFinardi_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Solução do jogo de xadrez através de redes convolucionais profundas e aplicações da modelagem na indústria aeronáutica (2022)
Mariano, Lucca; Abdalla, Alvaro Martins (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: REDES NEURAIS, APRENDIZAGEM, ALGORITMOS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, XADREZ
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MARIANO, Lucca. Solução do jogo de xadrez através de redes convolucionais profundas e aplicações da modelagem na indústria aeronáutica. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/19ace506-6f0d-4fd4-9a88-3d2b3c92afdf/TCC_LuccaMariano.pdf. Acesso em: 12 dez. 2025.
APA
Mariano, L. (2022). Solução do jogo de xadrez através de redes convolucionais profundas e aplicações da modelagem na indústria aeronáutica (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/19ace506-6f0d-4fd4-9a88-3d2b3c92afdf/TCC_LuccaMariano.pdf
NLM
Mariano L. Solução do jogo de xadrez através de redes convolucionais profundas e aplicações da modelagem na indústria aeronáutica [Internet]. 2022 ;[citado 2025 dez. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/19ace506-6f0d-4fd4-9a88-3d2b3c92afdf/TCC_LuccaMariano.pdf
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Mariano L. Solução do jogo de xadrez através de redes convolucionais profundas e aplicações da modelagem na indústria aeronáutica [Internet]. 2022 ;[citado 2025 dez. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/19ace506-6f0d-4fd4-9a88-3d2b3c92afdf/TCC_LuccaMariano.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Reconhecimento de emoções através de redes neurais (2021)
Frutuoso, Leandro de Jesus; Silva, Maíra Martins da (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, REDES NEURAIS, EMOÇÕES
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FRUTUOSO, Leandro de Jesus. Reconhecimento de emoções através de redes neurais. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0b66f7d0-e010-4343-a220-6cdee102f6be/Frutuoso_%20Leandro_tcc.pdf. Acesso em: 12 dez. 2025.
APA
Frutuoso, L. de J. (2021). Reconhecimento de emoções através de redes neurais (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/0b66f7d0-e010-4343-a220-6cdee102f6be/Frutuoso_%20Leandro_tcc.pdf
NLM
Frutuoso L de J. Reconhecimento de emoções através de redes neurais [Internet]. 2021 ;[citado 2025 dez. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0b66f7d0-e010-4343-a220-6cdee102f6be/Frutuoso_%20Leandro_tcc.pdf
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Frutuoso L de J. Reconhecimento de emoções através de redes neurais [Internet]. 2021 ;[citado 2025 dez. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0b66f7d0-e010-4343-a220-6cdee102f6be/Frutuoso_%20Leandro_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Deep learning for drone navigation (2020)
Bicaio, Willian Marcon; Caurin, Glauco Augusto de Paula (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: AERONAVES NÃO TRIPULADAS, CORRIDAS, COMPETIÇÃO, REDES NEURAIS
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BICAIO, Willian Marcon. Deep learning for drone navigation. 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/0e646032-57f7-4101-a5a4-d076924539dd/Bicaio_Willian_tcc.pdf. Acesso em: 12 dez. 2025.
APA
Bicaio, W. M. (2020). Deep learning for drone navigation (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/0e646032-57f7-4101-a5a4-d076924539dd/Bicaio_Willian_tcc.pdf
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Bicaio WM. Deep learning for drone navigation [Internet]. 2020 ;[citado 2025 dez. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0e646032-57f7-4101-a5a4-d076924539dd/Bicaio_Willian_tcc.pdf
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Bicaio WM. Deep learning for drone navigation [Internet]. 2020 ;[citado 2025 dez. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0e646032-57f7-4101-a5a4-d076924539dd/Bicaio_Willian_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Uso de redes neurais artificiais para detecção de fraudes em sistemas biométricos de reconhecimento facial (2020)
Reis, Leonardo Enrique Anastácio dos; Vieira, Marcelo Andrade da Costa (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: PERCEPÇÃO DA FACE, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOMETRIA, REDES NEURAIS
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REIS, Leonardo Enrique Anastácio dos. Uso de redes neurais artificiais para detecção de fraudes em sistemas biométricos de reconhecimento facial. 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/70a39973-b3d0-45ef-8270-f3355be4dc75/Reis_Leonardo_Enrique_Anastacio_dos.pdf. Acesso em: 12 dez. 2025.
APA
Reis, L. E. A. dos. (2020). Uso de redes neurais artificiais para detecção de fraudes em sistemas biométricos de reconhecimento facial (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/70a39973-b3d0-45ef-8270-f3355be4dc75/Reis_Leonardo_Enrique_Anastacio_dos.pdf
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Reis LEA dos. Uso de redes neurais artificiais para detecção de fraudes em sistemas biométricos de reconhecimento facial [Internet]. 2020 ;[citado 2025 dez. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/70a39973-b3d0-45ef-8270-f3355be4dc75/Reis_Leonardo_Enrique_Anastacio_dos.pdf
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Reis LEA dos. Uso de redes neurais artificiais para detecção de fraudes em sistemas biométricos de reconhecimento facial [Internet]. 2020 ;[citado 2025 dez. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/70a39973-b3d0-45ef-8270-f3355be4dc75/Reis_Leonardo_Enrique_Anastacio_dos.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Estudo sobre transfer learning na detecção de distorção arquitetural em imagens mamográficas (2020)
Ferreira Junior, Daniel Ambrósio; Vieira, Marcelo Andrade da Costa (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: TRANSFERÊNCIA (APRENDIZAGEM), REDES NEURAIS, PROCESSAMENTO DE IMAGENS
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FERREIRA JUNIOR, Daniel Ambrósio. Estudo sobre transfer learning na detecção de distorção arquitetural em imagens mamográficas. 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/4637090b-a6e8-449d-b17a-5a7316417ff9/Ferreira_Junior_Daniel_Ambrosio.pdf. Acesso em: 12 dez. 2025.
APA
Ferreira Junior, D. A. (2020). Estudo sobre transfer learning na detecção de distorção arquitetural em imagens mamográficas (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/4637090b-a6e8-449d-b17a-5a7316417ff9/Ferreira_Junior_Daniel_Ambrosio.pdf
NLM
Ferreira Junior DA. Estudo sobre transfer learning na detecção de distorção arquitetural em imagens mamográficas [Internet]. 2020 ;[citado 2025 dez. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4637090b-a6e8-449d-b17a-5a7316417ff9/Ferreira_Junior_Daniel_Ambrosio.pdf
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Ferreira Junior DA. Estudo sobre transfer learning na detecção de distorção arquitetural em imagens mamográficas [Internet]. 2020 ;[citado 2025 dez. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4637090b-a6e8-449d-b17a-5a7316417ff9/Ferreira_Junior_Daniel_Ambrosio.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Classificação automática de micrografias por métodos de aprendizado de máquina (2019)
Nascimento, João Pedro Florentino de Oliveira; Canale, Lauralice de Campos Franceschini (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, IMAGEM, MICROGRAFIA, REDES NEURAIS
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ABNT
NASCIMENTO, João Pedro Florentino de Oliveira. Classificação automática de micrografias por métodos de aprendizado de máquina. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/13d9d2ba-8bc2-4625-a823-c8986f1d365c/Nascimento_JoaoPedro_tcc.pdf. Acesso em: 12 dez. 2025.
APA
Nascimento, J. P. F. de O. (2019). Classificação automática de micrografias por métodos de aprendizado de máquina (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/13d9d2ba-8bc2-4625-a823-c8986f1d365c/Nascimento_JoaoPedro_tcc.pdf
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Nascimento JPF de O. Classificação automática de micrografias por métodos de aprendizado de máquina [Internet]. 2019 ;[citado 2025 dez. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/13d9d2ba-8bc2-4625-a823-c8986f1d365c/Nascimento_JoaoPedro_tcc.pdf
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Nascimento JPF de O. Classificação automática de micrografias por métodos de aprendizado de máquina [Internet]. 2019 ;[citado 2025 dez. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/13d9d2ba-8bc2-4625-a823-c8986f1d365c/Nascimento_JoaoPedro_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Classificação de faltas em redes de distribuição de energia elétrica considerando a inclusão de geração Distribuída (2019)
Santos, Gabriella Pinheiro dos; Vieira Júnior, José Carlos de Melo (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: DISTRIBUIÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA, GERAÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA, REDES NEURAIS
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ABNT
SANTOS, Gabriella Pinheiro dos. Classificação de faltas em redes de distribuição de energia elétrica considerando a inclusão de geração Distribuída. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/27bf1aef-a487-466b-bf23-f966d264c74e/Santos_Gabriella_tcc.pdf. Acesso em: 12 dez. 2025.
APA
Santos, G. P. dos. (2019). Classificação de faltas em redes de distribuição de energia elétrica considerando a inclusão de geração Distribuída (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/27bf1aef-a487-466b-bf23-f966d264c74e/Santos_Gabriella_tcc.pdf
NLM
Santos GP dos. Classificação de faltas em redes de distribuição de energia elétrica considerando a inclusão de geração Distribuída [Internet]. 2019 ;[citado 2025 dez. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/27bf1aef-a487-466b-bf23-f966d264c74e/Santos_Gabriella_tcc.pdf
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Santos GP dos. Classificação de faltas em redes de distribuição de energia elétrica considerando a inclusão de geração Distribuída [Internet]. 2019 ;[citado 2025 dez. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/27bf1aef-a487-466b-bf23-f966d264c74e/Santos_Gabriella_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Análise de dados de estresse com o uso de EEG utilizando aprendizagem de máquina (2019)
Arone, Rafael Augusto Caracciolo; Maciel, Carlos Dias (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOENGENHARIA, ELETROENCEFALOGRAFIA, PROCESSAMENTO DE SINAIS, REDES NEURAIS
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ABNT
ARONE, Rafael Augusto Caracciolo. Análise de dados de estresse com o uso de EEG utilizando aprendizagem de máquina. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a20e87fc-f145-4e1c-ba10-c6741703f3a0/Arone_Rafael_tcc.pdf. Acesso em: 12 dez. 2025.
APA
Arone, R. A. C. (2019). Análise de dados de estresse com o uso de EEG utilizando aprendizagem de máquina (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/a20e87fc-f145-4e1c-ba10-c6741703f3a0/Arone_Rafael_tcc.pdf
NLM
Arone RAC. Análise de dados de estresse com o uso de EEG utilizando aprendizagem de máquina [Internet]. 2019 ;[citado 2025 dez. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a20e87fc-f145-4e1c-ba10-c6741703f3a0/Arone_Rafael_tcc.pdf
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Arone RAC. Análise de dados de estresse com o uso de EEG utilizando aprendizagem de máquina [Internet]. 2019 ;[citado 2025 dez. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a20e87fc-f145-4e1c-ba10-c6741703f3a0/Arone_Rafael_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Avaliação de desempenho de uma CNN para o reconhecimento da região periocular utilizando transfer learning e descritores locais de textura (2019)
Shitara, Nícolas Hiroaki; Gonzaga, Adilson (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: PROCESSAMENTO DE IMAGENS, REDES NEURAIS, TRANSFERÊNCIA (APRENDIZAGEM)
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ABNT
SHITARA, Nícolas Hiroaki. Avaliação de desempenho de uma CNN para o reconhecimento da região periocular utilizando transfer learning e descritores locais de textura. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0ac18921-ef06-4403-aa7a-190228b435e4/Shitara_Nicolas_tcc.pdf. Acesso em: 12 dez. 2025.
APA
Shitara, N. H. (2019). Avaliação de desempenho de uma CNN para o reconhecimento da região periocular utilizando transfer learning e descritores locais de textura (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/0ac18921-ef06-4403-aa7a-190228b435e4/Shitara_Nicolas_tcc.pdf
NLM
Shitara NH. Avaliação de desempenho de uma CNN para o reconhecimento da região periocular utilizando transfer learning e descritores locais de textura [Internet]. 2019 ;[citado 2025 dez. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0ac18921-ef06-4403-aa7a-190228b435e4/Shitara_Nicolas_tcc.pdf
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Shitara NH. Avaliação de desempenho de uma CNN para o reconhecimento da região periocular utilizando transfer learning e descritores locais de textura [Internet]. 2019 ;[citado 2025 dez. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0ac18921-ef06-4403-aa7a-190228b435e4/Shitara_Nicolas_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Identificação de movimentos da mão por machine learning utilizando eletromiografia de superfície (2019)
Viana, Paulo Augusto Alves Luz; Cliquet Junior, Alberto (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ELETROMIOGRAFIA, PROCESSAMENTO DE SINAIS, REDES NEURAIS, REGRESSÃO LOGÍSTICA, SINAIS BIOMÉDICOS
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ABNT
VIANA, Paulo Augusto Alves Luz. Identificação de movimentos da mão por machine learning utilizando eletromiografia de superfície. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4c87b904-528b-4050-b01d-7617eb527e45/Viana_PauloAugusto_tcc.pdf. Acesso em: 12 dez. 2025.
APA
Viana, P. A. A. L. (2019). Identificação de movimentos da mão por machine learning utilizando eletromiografia de superfície (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/4c87b904-528b-4050-b01d-7617eb527e45/Viana_PauloAugusto_tcc.pdf
NLM
Viana PAAL. Identificação de movimentos da mão por machine learning utilizando eletromiografia de superfície [Internet]. 2019 ;[citado 2025 dez. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4c87b904-528b-4050-b01d-7617eb527e45/Viana_PauloAugusto_tcc.pdf
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Viana PAAL. Identificação de movimentos da mão por machine learning utilizando eletromiografia de superfície [Internet]. 2019 ;[citado 2025 dez. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4c87b904-528b-4050-b01d-7617eb527e45/Viana_PauloAugusto_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Sistema para desenvolvimento de inteligência artificial para futebol de robôs utilizando algoritmo evolutivo (2019)
Mijam, Marco Aurélio Martins; Simões, Eduardo do Valle (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: ALGORITMOS GENÉTICOS, FUTEBOL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, REDES NEURAIS, ROBÔS
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ABNT
MIJAM, Marco Aurélio Martins. Sistema para desenvolvimento de inteligência artificial para futebol de robôs utilizando algoritmo evolutivo. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/62c2c1cc-4983-4076-9e52-d40128fd99d1/Mijam_MarcoAurelio_tcc.pdf. Acesso em: 12 dez. 2025.
APA
Mijam, M. A. M. (2019). Sistema para desenvolvimento de inteligência artificial para futebol de robôs utilizando algoritmo evolutivo (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/62c2c1cc-4983-4076-9e52-d40128fd99d1/Mijam_MarcoAurelio_tcc.pdf
NLM
Mijam MAM. Sistema para desenvolvimento de inteligência artificial para futebol de robôs utilizando algoritmo evolutivo [Internet]. 2019 ;[citado 2025 dez. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/62c2c1cc-4983-4076-9e52-d40128fd99d1/Mijam_MarcoAurelio_tcc.pdf
Vancouver
Mijam MAM. Sistema para desenvolvimento de inteligência artificial para futebol de robôs utilizando algoritmo evolutivo [Internet]. 2019 ;[citado 2025 dez. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/62c2c1cc-4983-4076-9e52-d40128fd99d1/Mijam_MarcoAurelio_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Reinforced learning for UAV attitude control (2019)
Barbosa, Caio Augusto Zagria; Bidinotto, Jorge Henrique (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CONTROLE DE AERONAVES, SISTEMAS DE CONTROLE, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BARBOSA, Caio Augusto Zagria. Reinforced learning for UAV attitude control. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/ce1d9930-6f58-4e4c-9ba6-e76334e2ed82/Reinforced%20Learning%20for%20UAV%20Attitude%20Control.pdf. Acesso em: 12 dez. 2025.
APA
Barbosa, C. A. Z. (2019). Reinforced learning for UAV attitude control (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/ce1d9930-6f58-4e4c-9ba6-e76334e2ed82/Reinforced%20Learning%20for%20UAV%20Attitude%20Control.pdf
NLM
Barbosa CAZ. Reinforced learning for UAV attitude control [Internet]. 2019 ;[citado 2025 dez. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/ce1d9930-6f58-4e4c-9ba6-e76334e2ed82/Reinforced%20Learning%20for%20UAV%20Attitude%20Control.pdf
Vancouver
Barbosa CAZ. Reinforced learning for UAV attitude control [Internet]. 2019 ;[citado 2025 dez. 12 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/ce1d9930-6f58-4e4c-9ba6-e76334e2ed82/Reinforced%20Learning%20for%20UAV%20Attitude%20Control.pdf

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