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Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Avaliação do uso de Neural Large Neighborhood Search em problemas de roteamento de veículo com coletas e entregas (2023)
Santos, Camila Stenico dos; Ueyama, Jó (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: NORMALIZAÇÃO DA DOCUMENTAÇÃO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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ABNT
SANTOS, Camila Stenico dos. Avaliação do uso de Neural Large Neighborhood Search em problemas de roteamento de veículo com coletas e entregas. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/91d3a8bb-fe09-4adf-9948-09abdeae3ab1/Camila%20Stenico%20dos%20Santos.pdf. Acesso em: 17 maio 2024.
APA
Santos, C. S. dos. (2023). Avaliação do uso de Neural Large Neighborhood Search em problemas de roteamento de veículo com coletas e entregas (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/91d3a8bb-fe09-4adf-9948-09abdeae3ab1/Camila%20Stenico%20dos%20Santos.pdf
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Santos CS dos. Avaliação do uso de Neural Large Neighborhood Search em problemas de roteamento de veículo com coletas e entregas [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/91d3a8bb-fe09-4adf-9948-09abdeae3ab1/Camila%20Stenico%20dos%20Santos.pdf
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Santos CS dos. Avaliação do uso de Neural Large Neighborhood Search em problemas de roteamento de veículo com coletas e entregas [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/91d3a8bb-fe09-4adf-9948-09abdeae3ab1/Camila%20Stenico%20dos%20Santos.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
CluAlarm: agrupamento inteligente de fluxos contínuos de alarmes em um centro de operação de energia elétrica (2023)
Silva, Felipe Castelar Torres; Cerri, Ricardo (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, SISTEMAS DE INFORMAÇÃO
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ABNT
SILVA, Felipe Castelar Torres. CluAlarm: agrupamento inteligente de fluxos contínuos de alarmes em um centro de operação de energia elétrica. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a4bcc628-0604-45cd-8681-9d05fb43503d/Felipe%20Castelar%20Torres%20Silva.pdf. Acesso em: 17 maio 2024.
APA
Silva, F. C. T. (2023). CluAlarm: agrupamento inteligente de fluxos contínuos de alarmes em um centro de operação de energia elétrica (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/a4bcc628-0604-45cd-8681-9d05fb43503d/Felipe%20Castelar%20Torres%20Silva.pdf
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Silva FCT. CluAlarm: agrupamento inteligente de fluxos contínuos de alarmes em um centro de operação de energia elétrica [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a4bcc628-0604-45cd-8681-9d05fb43503d/Felipe%20Castelar%20Torres%20Silva.pdf
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Silva FCT. CluAlarm: agrupamento inteligente de fluxos contínuos de alarmes em um centro de operação de energia elétrica [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a4bcc628-0604-45cd-8681-9d05fb43503d/Felipe%20Castelar%20Torres%20Silva.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Mineração de texto usando algoritmos de redes complexas: um estudo de caso em identificação de autores influentes (2023)
Silva, Gabriela Batista; Lopes, Alneu de Andrade (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: ANÁLISE DE TEXTO, REDES COMPLEXAS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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SILVA, Gabriela Batista. Mineração de texto usando algoritmos de redes complexas: um estudo de caso em identificação de autores influentes. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/d5084eab-c4d6-4d29-bf81-f3dfab8455ab/Gabriela%20Batista%20Silva.pdf. Acesso em: 17 maio 2024.
APA
Silva, G. B. (2023). Mineração de texto usando algoritmos de redes complexas: um estudo de caso em identificação de autores influentes (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/d5084eab-c4d6-4d29-bf81-f3dfab8455ab/Gabriela%20Batista%20Silva.pdf
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Silva GB. Mineração de texto usando algoritmos de redes complexas: um estudo de caso em identificação de autores influentes [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/d5084eab-c4d6-4d29-bf81-f3dfab8455ab/Gabriela%20Batista%20Silva.pdf
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Silva GB. Mineração de texto usando algoritmos de redes complexas: um estudo de caso em identificação de autores influentes [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/d5084eab-c4d6-4d29-bf81-f3dfab8455ab/Gabriela%20Batista%20Silva.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Aplicação de aprendizado de máquina na otimização de triagem de orçamentos para propostas de vendas de válvulas industriais (2023)
Vitorino, João Carlos da Rosa e Silva; Ciferri, Ricardo Rodrigues (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BANCO DE DADOS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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ABNT
VITORINO, João Carlos da Rosa e Silva. Aplicação de aprendizado de máquina na otimização de triagem de orçamentos para propostas de vendas de válvulas industriais. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/3095db8e-1363-4659-aad8-6bf46427b209/Jo%C3%A3o%20Carlos%20da%20Rosa%20e%20Silva%20Vitorino.pdf. Acesso em: 17 maio 2024.
APA
Vitorino, J. C. da R. e S. (2023). Aplicação de aprendizado de máquina na otimização de triagem de orçamentos para propostas de vendas de válvulas industriais (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/3095db8e-1363-4659-aad8-6bf46427b209/Jo%C3%A3o%20Carlos%20da%20Rosa%20e%20Silva%20Vitorino.pdf
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Vitorino JC da R e S. Aplicação de aprendizado de máquina na otimização de triagem de orçamentos para propostas de vendas de válvulas industriais [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/3095db8e-1363-4659-aad8-6bf46427b209/Jo%C3%A3o%20Carlos%20da%20Rosa%20e%20Silva%20Vitorino.pdf
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Vitorino JC da R e S. Aplicação de aprendizado de máquina na otimização de triagem de orçamentos para propostas de vendas de válvulas industriais [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/3095db8e-1363-4659-aad8-6bf46427b209/Jo%C3%A3o%20Carlos%20da%20Rosa%20e%20Silva%20Vitorino.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Conscientização nutricional a partir de detecção de objetos em imagens e raspagem de dados (2023)
Souza, Marcelo Felippe Alves; Santos, Fernando Pereira dos (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, BANCO DE DADOS, PYTHON, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, NUTRIÇÃO
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SOUZA, Marcelo Felippe Alves. Conscientização nutricional a partir de detecção de objetos em imagens e raspagem de dados. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/31658180-8a3e-4daf-8944-e632b5a7a639/Marcelo%20Felippe%20Alves%20Souza.pdf. Acesso em: 17 maio 2024.
APA
Souza, M. F. A. (2023). Conscientização nutricional a partir de detecção de objetos em imagens e raspagem de dados (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/31658180-8a3e-4daf-8944-e632b5a7a639/Marcelo%20Felippe%20Alves%20Souza.pdf
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Souza MFA. Conscientização nutricional a partir de detecção de objetos em imagens e raspagem de dados [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/31658180-8a3e-4daf-8944-e632b5a7a639/Marcelo%20Felippe%20Alves%20Souza.pdf
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Souza MFA. Conscientização nutricional a partir de detecção de objetos em imagens e raspagem de dados [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/31658180-8a3e-4daf-8944-e632b5a7a639/Marcelo%20Felippe%20Alves%20Souza.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Um modelo para triagem de radiografias do ombro utilizando deep learning (2023)
Pigatto, Raul Nishi; Liang, Zhao (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RADIOGRAFIA, RADIOLOGIA, OMBRO
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ABNT
PIGATTO, Raul Nishi. Um modelo para triagem de radiografias do ombro utilizando deep learning. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/22a6a6e6-f18b-42bd-9e7a-150a4bc46052/Raul%20Nishi%20Pigatto.pdf. Acesso em: 17 maio 2024.
APA
Pigatto, R. N. (2023). Um modelo para triagem de radiografias do ombro utilizando deep learning (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/22a6a6e6-f18b-42bd-9e7a-150a4bc46052/Raul%20Nishi%20Pigatto.pdf
NLM
Pigatto RN. Um modelo para triagem de radiografias do ombro utilizando deep learning [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/22a6a6e6-f18b-42bd-9e7a-150a4bc46052/Raul%20Nishi%20Pigatto.pdf
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Pigatto RN. Um modelo para triagem de radiografias do ombro utilizando deep learning [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/22a6a6e6-f18b-42bd-9e7a-150a4bc46052/Raul%20Nishi%20Pigatto.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Identificação de conceitos a partir de relatórios gerados pelo scriptLattes (2023)
Sampaio, Artur José Ferro ; Amancio, Diego Raphael
Unidade: ICMC
Assuntos: CIENTOMETRIA, NORMALIZAÇÃO DA DOCUMENTAÇÃO, VISUALIZAÇÃO, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
SAMPAIO, Artur José Ferro e AMANCIO, Diego Raphael. Identificação de conceitos a partir de relatórios gerados pelo scriptLattes. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/9347785b-db3b-4c75-9bdf-daa0ebc97ade/Artur%20Jos%C3%A9%20Ferro%20Sampaio.pdf. Acesso em: 17 maio 2024.
APA
Sampaio, A. J. F., & Amancio, D. R. (2023). Identificação de conceitos a partir de relatórios gerados pelo scriptLattes (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/9347785b-db3b-4c75-9bdf-daa0ebc97ade/Artur%20Jos%C3%A9%20Ferro%20Sampaio.pdf
NLM
Sampaio AJF, Amancio DR. Identificação de conceitos a partir de relatórios gerados pelo scriptLattes [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/9347785b-db3b-4c75-9bdf-daa0ebc97ade/Artur%20Jos%C3%A9%20Ferro%20Sampaio.pdf
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Sampaio AJF, Amancio DR. Identificação de conceitos a partir de relatórios gerados pelo scriptLattes [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/9347785b-db3b-4c75-9bdf-daa0ebc97ade/Artur%20Jos%C3%A9%20Ferro%20Sampaio.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Uma análise experimental de algoritmos de aprendizado de máquina baseados em árvore de decisão para previsão de score de crédito (2023)
Barazetti, Ezequiel; Bernardini, Flávia Cristina (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MINERAÇÃO DE DADOS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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ABNT
BARAZETTI, Ezequiel. Uma análise experimental de algoritmos de aprendizado de máquina baseados em árvore de decisão para previsão de score de crédito. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/e777fb6b-2e02-4352-8c0b-06a832afaf44/Ezequiel%20Barazetti.pdf. Acesso em: 17 maio 2024.
APA
Barazetti, E. (2023). Uma análise experimental de algoritmos de aprendizado de máquina baseados em árvore de decisão para previsão de score de crédito (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/e777fb6b-2e02-4352-8c0b-06a832afaf44/Ezequiel%20Barazetti.pdf
NLM
Barazetti E. Uma análise experimental de algoritmos de aprendizado de máquina baseados em árvore de decisão para previsão de score de crédito [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/e777fb6b-2e02-4352-8c0b-06a832afaf44/Ezequiel%20Barazetti.pdf
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Barazetti E. Uma análise experimental de algoritmos de aprendizado de máquina baseados em árvore de decisão para previsão de score de crédito [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/e777fb6b-2e02-4352-8c0b-06a832afaf44/Ezequiel%20Barazetti.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
DeepVaR: impacto de modelos de risco baseados em machine learning no mercado brasileiro (2023)
Faria, Victor de Souza; Bruno, Odemir Martinez (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
FARIA, Victor de Souza. DeepVaR: impacto de modelos de risco baseados em machine learning no mercado brasileiro. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4e4ead98-fd25-452f-8d41-5b0f8d8c58c5/V%C3%ADctor%20de%20Souza%20Faria.pdf. Acesso em: 17 maio 2024.
APA
Faria, V. de S. (2023). DeepVaR: impacto de modelos de risco baseados em machine learning no mercado brasileiro (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/4e4ead98-fd25-452f-8d41-5b0f8d8c58c5/V%C3%ADctor%20de%20Souza%20Faria.pdf
NLM
Faria V de S. DeepVaR: impacto de modelos de risco baseados em machine learning no mercado brasileiro [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4e4ead98-fd25-452f-8d41-5b0f8d8c58c5/V%C3%ADctor%20de%20Souza%20Faria.pdf
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Faria V de S. DeepVaR: impacto de modelos de risco baseados em machine learning no mercado brasileiro [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4e4ead98-fd25-452f-8d41-5b0f8d8c58c5/V%C3%ADctor%20de%20Souza%20Faria.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Predição de defeitos em reatores da Eletrobras Eletronorte utilizando regras de associação (2023)
Gomes, Walmor Vieira; Oliveira, Willian Dener de (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: MANUTENÇÃO PREDITIVA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
GOMES, Walmor Vieira. Predição de defeitos em reatores da Eletrobras Eletronorte utilizando regras de associação. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c8ec67f3-4bed-43a5-87df-5d4688e0f268/Walmor%20Vieira%20Gomes.pdf. Acesso em: 17 maio 2024.
APA
Gomes, W. V. (2023). Predição de defeitos em reatores da Eletrobras Eletronorte utilizando regras de associação (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/c8ec67f3-4bed-43a5-87df-5d4688e0f268/Walmor%20Vieira%20Gomes.pdf
NLM
Gomes WV. Predição de defeitos em reatores da Eletrobras Eletronorte utilizando regras de associação [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c8ec67f3-4bed-43a5-87df-5d4688e0f268/Walmor%20Vieira%20Gomes.pdf
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Gomes WV. Predição de defeitos em reatores da Eletrobras Eletronorte utilizando regras de associação [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c8ec67f3-4bed-43a5-87df-5d4688e0f268/Walmor%20Vieira%20Gomes.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Análise do desmatamento na Amazônia brasileira: uma aplicação de aprendizado de máquina (2023)
Dias, Fernanda Coff; Camargo, Heloisa de Arruda (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: DESMATAMENTO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
DIAS, Fernanda Coff. Análise do desmatamento na Amazônia brasileira: uma aplicação 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://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6e5ffa09-a026-4673-928d-1527a7ec8080/Fernanda%20Coff%20Dias.pdf. Acesso em: 17 maio 2024.
APA
Dias, F. C. (2023). Análise do desmatamento na Amazônia brasileira: uma aplicação 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://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6e5ffa09-a026-4673-928d-1527a7ec8080/Fernanda%20Coff%20Dias.pdf
NLM
Dias FC. Análise do desmatamento na Amazônia brasileira: uma aplicação de aprendizado de máquina [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6e5ffa09-a026-4673-928d-1527a7ec8080/Fernanda%20Coff%20Dias.pdf
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Dias FC. Análise do desmatamento na Amazônia brasileira: uma aplicação de aprendizado de máquina [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6e5ffa09-a026-4673-928d-1527a7ec8080/Fernanda%20Coff%20Dias.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Otimização utilizando o Algoritmo das Abelhas de hiperparâmetros do método Advantage Actor-Critic com treinamento limitado (2023)
Sinoara, Guilherme Hiroshi; Romero, Roseli Aparecida Francelin (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: ALGORITMOS GENÉTICOS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, OTIMIZAÇÃO MATEMÁTICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SINOARA, Guilherme Hiroshi. Otimização utilizando o Algoritmo das Abelhas de hiperparâmetros do método Advantage Actor-Critic com treinamento limitado. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c95c5b78-c756-4d43-8298-94d7ef812b7b/Guilherme%20Hiroshi%20Sinoara.pdf. Acesso em: 17 maio 2024.
APA
Sinoara, G. H. (2023). Otimização utilizando o Algoritmo das Abelhas de hiperparâmetros do método Advantage Actor-Critic com treinamento limitado (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/c95c5b78-c756-4d43-8298-94d7ef812b7b/Guilherme%20Hiroshi%20Sinoara.pdf
NLM
Sinoara GH. Otimização utilizando o Algoritmo das Abelhas de hiperparâmetros do método Advantage Actor-Critic com treinamento limitado [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c95c5b78-c756-4d43-8298-94d7ef812b7b/Guilherme%20Hiroshi%20Sinoara.pdf
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Sinoara GH. Otimização utilizando o Algoritmo das Abelhas de hiperparâmetros do método Advantage Actor-Critic com treinamento limitado [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c95c5b78-c756-4d43-8298-94d7ef812b7b/Guilherme%20Hiroshi%20Sinoara.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Delta Lake: técnicas e otimização avançada para armazenamento e processamento de Big Data (2023)
Rezende, Júlio César Caldas; Cerri, Ricardo (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BANCO DE DADOS, BIG DATA, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
REZENDE, Júlio César Caldas. Delta Lake: técnicas e otimização avançada para armazenamento e processamento de Big Data. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/2ece75cd-8926-40fd-b969-82426d459f0e/J%C3%BAlio%20C%C3%A9sar%20Caldas%20Rezende.pdf. Acesso em: 17 maio 2024.
APA
Rezende, J. C. C. (2023). Delta Lake: técnicas e otimização avançada para armazenamento e processamento de Big Data (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/2ece75cd-8926-40fd-b969-82426d459f0e/J%C3%BAlio%20C%C3%A9sar%20Caldas%20Rezende.pdf
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Rezende JCC. Delta Lake: técnicas e otimização avançada para armazenamento e processamento de Big Data [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/2ece75cd-8926-40fd-b969-82426d459f0e/J%C3%BAlio%20C%C3%A9sar%20Caldas%20Rezende.pdf
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Rezende JCC. Delta Lake: técnicas e otimização avançada para armazenamento e processamento de Big Data [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/2ece75cd-8926-40fd-b969-82426d459f0e/J%C3%BAlio%20C%C3%A9sar%20Caldas%20Rezende.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Localização de vazamentos em tubulações de gás natural utilizando redes neurais (2023)
Scucuglia, José Wanderley; Tinós, Renato (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SCUCUGLIA, José Wanderley. Localização de vazamentos em tubulações de gás natural utilizando redes neurais. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/591b4686-5b30-40d4-b375-96dbebbc10ea/Jos%C3%A9%20Wanderley%20Scucuglia.pdf. Acesso em: 17 maio 2024.
APA
Scucuglia, J. W. (2023). Localização de vazamentos em tubulações de gás natural utilizando redes neurais (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/591b4686-5b30-40d4-b375-96dbebbc10ea/Jos%C3%A9%20Wanderley%20Scucuglia.pdf
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Scucuglia JW. Localização de vazamentos em tubulações de gás natural utilizando redes neurais [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/591b4686-5b30-40d4-b375-96dbebbc10ea/Jos%C3%A9%20Wanderley%20Scucuglia.pdf
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Scucuglia JW. Localização de vazamentos em tubulações de gás natural utilizando redes neurais [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/591b4686-5b30-40d4-b375-96dbebbc10ea/Jos%C3%A9%20Wanderley%20Scucuglia.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Identificação e classificação de curtos-circuitos em sistemas elétricos de potência utilizando redes neurais e máquina de vetores de suporte (2023)
Mendonça, Kenneth Roosevelt Sampaio; Oliveira, Willian Dener de (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: REDES NEURAIS, BANCO DE DADOS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MENDONÇA, Kenneth Roosevelt Sampaio. Identificação e classificação de curtos-circuitos em sistemas elétricos de potência utilizando redes neurais e máquina de vetores de suporte. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c0d48d83-b1a6-436b-ac4e-535e41399607/Kenneth%20Roosevelt%20Sampaio%20Mendon%C3%A7a.pdf. Acesso em: 17 maio 2024.
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Mendonça, K. R. S. (2023). Identificação e classificação de curtos-circuitos em sistemas elétricos de potência utilizando redes neurais e máquina de vetores de suporte (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/c0d48d83-b1a6-436b-ac4e-535e41399607/Kenneth%20Roosevelt%20Sampaio%20Mendon%C3%A7a.pdf
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Mendonça KRS. Identificação e classificação de curtos-circuitos em sistemas elétricos de potência utilizando redes neurais e máquina de vetores de suporte [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c0d48d83-b1a6-436b-ac4e-535e41399607/Kenneth%20Roosevelt%20Sampaio%20Mendon%C3%A7a.pdf
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Mendonça KRS. Identificação e classificação de curtos-circuitos em sistemas elétricos de potência utilizando redes neurais e máquina de vetores de suporte [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c0d48d83-b1a6-436b-ac4e-535e41399607/Kenneth%20Roosevelt%20Sampaio%20Mendon%C3%A7a.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Classificação de textos de petições jurídicas com base em técnicas de processamento de línguas naturais (2023)
Santos, Kelsen Henrique Rolim dos; Pardo, Thiago Alexandre Salgueiro (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, ANÁLISE DE TEXTO, LINGUÍSTICA COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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ABNT
SANTOS, Kelsen Henrique Rolim dos. Classificação de textos de petições jurídicas com base em técnicas de processamento de línguas naturais. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/10cbe4f4-36c7-4c97-bd82-1477ec3348b4/Kelsen%20Henrique%20Rolim%20dos%20Santos.pdf. Acesso em: 17 maio 2024.
APA
Santos, K. H. R. dos. (2023). Classificação de textos de petições jurídicas com base em técnicas de processamento de línguas naturais (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/10cbe4f4-36c7-4c97-bd82-1477ec3348b4/Kelsen%20Henrique%20Rolim%20dos%20Santos.pdf
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Santos KHR dos. Classificação de textos de petições jurídicas com base em técnicas de processamento de línguas naturais [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/10cbe4f4-36c7-4c97-bd82-1477ec3348b4/Kelsen%20Henrique%20Rolim%20dos%20Santos.pdf
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Santos KHR dos. Classificação de textos de petições jurídicas com base em técnicas de processamento de línguas naturais [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/10cbe4f4-36c7-4c97-bd82-1477ec3348b4/Kelsen%20Henrique%20Rolim%20dos%20Santos.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Modelo de propensão: como identificar os clientes com maior chance de compra? (2023)
Pires, Leonardo Caresia; Ciferri, Ricardo Rodrigues (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, CLASSIFICAÇÃO
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ABNT
PIRES, Leonardo Caresia. Modelo de propensão: como identificar os clientes com maior chance de compra?. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/62e6fac7-f977-4662-a82e-cdbb02bc39ef/Leonardo%20Caresia%20Pires.pdf. Acesso em: 17 maio 2024.
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Pires, L. C. (2023). Modelo de propensão: como identificar os clientes com maior chance de compra? (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/62e6fac7-f977-4662-a82e-cdbb02bc39ef/Leonardo%20Caresia%20Pires.pdf
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Pires LC. Modelo de propensão: como identificar os clientes com maior chance de compra? [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/62e6fac7-f977-4662-a82e-cdbb02bc39ef/Leonardo%20Caresia%20Pires.pdf
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Pires LC. Modelo de propensão: como identificar os clientes com maior chance de compra? [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/62e6fac7-f977-4662-a82e-cdbb02bc39ef/Leonardo%20Caresia%20Pires.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Machine learning: abordagem de identificação de oportunidades de negócios em portais B2B (2023)
Antelo, Luiz Fernando Duque Estrada; Osório, Fernando Santos (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PYTHON
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ABNT
ANTELO, Luiz Fernando Duque Estrada. Machine learning: abordagem de identificação de oportunidades de negócios em portais B2B. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/e01aa714-a744-4bdf-b5da-bf5b80efef9a/Luiz%20Fernando%20Duque%20Estrada%20Antelo.pdf. Acesso em: 17 maio 2024.
APA
Antelo, L. F. D. E. (2023). Machine learning: abordagem de identificação de oportunidades de negócios em portais B2B (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/e01aa714-a744-4bdf-b5da-bf5b80efef9a/Luiz%20Fernando%20Duque%20Estrada%20Antelo.pdf
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Antelo LFDE. Machine learning: abordagem de identificação de oportunidades de negócios em portais B2B [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/e01aa714-a744-4bdf-b5da-bf5b80efef9a/Luiz%20Fernando%20Duque%20Estrada%20Antelo.pdf
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Antelo LFDE. Machine learning: abordagem de identificação de oportunidades de negócios em portais B2B [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/e01aa714-a744-4bdf-b5da-bf5b80efef9a/Luiz%20Fernando%20Duque%20Estrada%20Antelo.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Segmentação comportamental de utilizadores de cartão de crédito utilizando o algoritmo de máquina não supervisionado k-means (2023)
Pilatti, Rodrigo; Branco, Kalinka Regina Lucas Jaquie Castelo (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, CARTÃO DE CRÉDITO
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ABNT
PILATTI, Rodrigo. Segmentação comportamental de utilizadores de cartão de crédito utilizando o algoritmo de máquina não supervisionado k-means. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/650b7a2c-c19e-49e2-9b5c-70b6ebef2272/Rodrigo%20Pilatti.pdf. Acesso em: 17 maio 2024.
APA
Pilatti, R. (2023). Segmentação comportamental de utilizadores de cartão de crédito utilizando o algoritmo de máquina não supervisionado k-means (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/650b7a2c-c19e-49e2-9b5c-70b6ebef2272/Rodrigo%20Pilatti.pdf
NLM
Pilatti R. Segmentação comportamental de utilizadores de cartão de crédito utilizando o algoritmo de máquina não supervisionado k-means [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/650b7a2c-c19e-49e2-9b5c-70b6ebef2272/Rodrigo%20Pilatti.pdf
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Pilatti R. Segmentação comportamental de utilizadores de cartão de crédito utilizando o algoritmo de máquina não supervisionado k-means [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 17 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/650b7a2c-c19e-49e2-9b5c-70b6ebef2272/Rodrigo%20Pilatti.pdf
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
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REGRESSÃO LOGÍSTICA, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6a922003-ad84-4026-bea5-719e49e825e1/Thiago%20da%20Silva%20Ribeiro.pdf. Acesso em: 17 maio 2024.
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://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6a922003-ad84-4026-bea5-719e49e825e1/Thiago%20da%20Silva%20Ribeiro.pdf
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 2024 maio 17 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6a922003-ad84-4026-bea5-719e49e825e1/Thiago%20da%20Silva%20Ribeiro.pdf
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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 2024 maio 17 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6a922003-ad84-4026-bea5-719e49e825e1/Thiago%20da%20Silva%20Ribeiro.pdf

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