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Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Revelando a technovation: uma exploração de dados da escola de verão para meninas por meio da ciência de dados (2024)
Valerio, Marcelo Lopes; Branco, Kalinka Regina Lucas Jaquie Castelo (Orientador)
Unidade: EESC
Assuntos: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO, ESTUDANTES, MENINAS, EMPREENDEDORISMO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
VALERIO, Marcelo Lopes. Revelando a technovation: uma exploração de dados da escola de verão para meninas por meio da ciência de dados. 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/aabe7b9b-5fbe-422d-8c22-1323c30ce073/Valerio_Marcelo.pdf. Acesso em: 26 set. 2024.
APA
Valerio, M. L. (2024). Revelando a technovation: uma exploração de dados da escola de verão para meninas por meio da ciência de dados (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/aabe7b9b-5fbe-422d-8c22-1323c30ce073/Valerio_Marcelo.pdf
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Valerio ML. Revelando a technovation: uma exploração de dados da escola de verão para meninas por meio da ciência de dados [Internet]. 2024 ;[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/aabe7b9b-5fbe-422d-8c22-1323c30ce073/Valerio_Marcelo.pdf
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Valerio ML. Revelando a technovation: uma exploração de dados da escola de verão para meninas por meio da ciência de dados [Internet]. 2024 ;[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/aabe7b9b-5fbe-422d-8c22-1323c30ce073/Valerio_Marcelo.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
Assuntos: 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: 26 set. 2024.
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 2024 set. 26 ] 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 2024 set. 26 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/83175db2-bec3-4b52-b5be-9db29bff7170/Santos_Gabriel.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Um estudo sobre algoritmos de Boosting e a otimização de hiperparâmetros utilizando optuna (2023)
Pinheiro, João Manoel Herrera; Becker, Marcelo (Orientador)
Unidade: EESC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MODELOS DE APRENDIZAGEM
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PINHEIRO, João Manoel Herrera. Um estudo sobre algoritmos de Boosting e a otimização de hiperparâmetros utilizando optuna. 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/6962846b-66bd-4bd6-9f74-2b18bff03234/Pinheiro_Jo%C3%A3oManoelHerrera_tcc.pdf. Acesso em: 26 set. 2024.
APA
Pinheiro, J. M. H. (2023). Um estudo sobre algoritmos de Boosting e a otimização de hiperparâmetros utilizando optuna (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/6962846b-66bd-4bd6-9f74-2b18bff03234/Pinheiro_Jo%C3%A3oManoelHerrera_tcc.pdf
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Pinheiro JMH. Um estudo sobre algoritmos de Boosting e a otimização de hiperparâmetros utilizando optuna [Internet]. 2023 ;[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6962846b-66bd-4bd6-9f74-2b18bff03234/Pinheiro_Jo%C3%A3oManoelHerrera_tcc.pdf
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Pinheiro JMH. Um estudo sobre algoritmos de Boosting e a otimização de hiperparâmetros utilizando optuna [Internet]. 2023 ;[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6962846b-66bd-4bd6-9f74-2b18bff03234/Pinheiro_Jo%C3%A3oManoelHerrera_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Classificação de imagens por segmentação: uma análise de fotos aéreas da Floresta Amazônica através de aprendizado de máquina com Python, e com implementação em um sistema embarcado (2023)
Fraletti, Paulo Tavernaro; Caurin, Glauco Augusto de Paula (Orientador)
Unidade: EESC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, IMAGEM, SISTEMAS EMBUTIDOS, PYTHON, AMAZÔNIA
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FRALETTI, Paulo Tavernaro. Classificação de imagens por segmentação: uma análise de fotos aéreas da Floresta Amazônica através de aprendizado de máquina com Python, e com implementação em um sistema embarcado. 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/2835ec23-d911-4860-80df-6a756bb19be9/Fraletti_Paulo%20Tavernaro.pdf. Acesso em: 26 set. 2024.
APA
Fraletti, P. T. (2023). Classificação de imagens por segmentação: uma análise de fotos aéreas da Floresta Amazônica através de aprendizado de máquina com Python, e com implementação em um sistema embarcado (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/2835ec23-d911-4860-80df-6a756bb19be9/Fraletti_Paulo%20Tavernaro.pdf
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Fraletti PT. Classificação de imagens por segmentação: uma análise de fotos aéreas da Floresta Amazônica através de aprendizado de máquina com Python, e com implementação em um sistema embarcado [Internet]. 2023 ;[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/2835ec23-d911-4860-80df-6a756bb19be9/Fraletti_Paulo%20Tavernaro.pdf
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Fraletti PT. Classificação de imagens por segmentação: uma análise de fotos aéreas da Floresta Amazônica através de aprendizado de máquina com Python, e com implementação em um sistema embarcado [Internet]. 2023 ;[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/2835ec23-d911-4860-80df-6a756bb19be9/Fraletti_Paulo%20Tavernaro.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Metodologia para detecção de Chatter em tempo real através de um modelo de aprendizado de máquina (2023)
Ribeiro, Adolfo Esteves; Cordeiro, Eric Kenji; Silva, Maíra Martins da (Orientador)
Unidade: EESC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PYTHON, USINAGEM, TEMPO-REAL
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RIBEIRO, Adolfo Esteves e CORDEIRO, Eric Kenji. Metodologia para detecção de Chatter em tempo real através de um modelo de aprendizado de máquina. 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/586481be-5744-4a31-931a-95ed72d2a682/RibeiroAdolfo_CordeiroEric_tcc.pdf. Acesso em: 26 set. 2024.
APA
Ribeiro, A. E., & Cordeiro, E. K. (2023). Metodologia para detecção de Chatter em tempo real através de um modelo 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/586481be-5744-4a31-931a-95ed72d2a682/RibeiroAdolfo_CordeiroEric_tcc.pdf
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Ribeiro AE, Cordeiro EK. Metodologia para detecção de Chatter em tempo real através de um modelo de aprendizado de máquina [Internet]. 2023 ;[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/586481be-5744-4a31-931a-95ed72d2a682/RibeiroAdolfo_CordeiroEric_tcc.pdf
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Ribeiro AE, Cordeiro EK. Metodologia para detecção de Chatter em tempo real através de um modelo de aprendizado de máquina [Internet]. 2023 ;[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/586481be-5744-4a31-931a-95ed72d2a682/RibeiroAdolfo_CordeiroEric_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Aprendizado de máquina aplicado a fraudes em cartões (2023)
Mistico, Giovane Piola; Silva, Maíra Martins da (Orientador)
Unidade: EESC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, FRAUDE BANCÁRIA, CARTÃO MAGNÉTICO
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MISTICO, Giovane Piola. Aprendizado de máquina aplicado a fraudes em cartões. 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/f41a5ae8-4c56-4db9-b274-d794576d72cc/Mistico_Giovane_tcc.pdf. Acesso em: 26 set. 2024.
APA
Mistico, G. P. (2023). Aprendizado de máquina aplicado a fraudes em cartões (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/f41a5ae8-4c56-4db9-b274-d794576d72cc/Mistico_Giovane_tcc.pdf
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Mistico GP. Aprendizado de máquina aplicado a fraudes em cartões [Internet]. 2023 ;[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/f41a5ae8-4c56-4db9-b274-d794576d72cc/Mistico_Giovane_tcc.pdf
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Mistico GP. Aprendizado de máquina aplicado a fraudes em cartões [Internet]. 2023 ;[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/f41a5ae8-4c56-4db9-b274-d794576d72cc/Mistico_Giovane_tcc.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
Assuntos: 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: 26 set. 2024.
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 2024 set. 26 ] 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 2024 set. 26 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/dd91b594-4cae-4df8-8e03-1b064b55294a/Kanno_Leandro%20Yuji.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Aerodinâmica aplicada em um veículo protótipo de alto desempenho (2023)
Cerqueira, Heber Furtado; Greco Júnior, Paulo Celso (Orientador)
Unidade: EESC
Assuntos: DINÂMICA DOS FLUÍDOS COMPUTACIONAL, DINÂMICA VEICULAR, SIMULAÇÃO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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CERQUEIRA, Heber Furtado. Aerodinâmica aplicada em um veículo protótipo de alto desempenho. 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/3f77390c-4f16-4336-a25c-d6bda5ca313d/Cerqueira_Heber-Tcc.pdf. Acesso em: 26 set. 2024.
APA
Cerqueira, H. F. (2023). Aerodinâmica aplicada em um veículo protótipo de alto desempenho (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/3f77390c-4f16-4336-a25c-d6bda5ca313d/Cerqueira_Heber-Tcc.pdf
NLM
Cerqueira HF. Aerodinâmica aplicada em um veículo protótipo de alto desempenho [Internet]. 2023 ;[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/3f77390c-4f16-4336-a25c-d6bda5ca313d/Cerqueira_Heber-Tcc.pdf
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Cerqueira HF. Aerodinâmica aplicada em um veículo protótipo de alto desempenho [Internet]. 2023 ;[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/3f77390c-4f16-4336-a25c-d6bda5ca313d/Cerqueira_Heber-Tcc.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
Assuntos: 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: 26 set. 2024.
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
NLM
Penteado TF. Reconhecimento do alfabeto de linguagem de sinais em tempo real através de redes neurais convolucionais profundas [Internet]. 2022 ;[citado 2024 set. 26 ] 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 2024 set. 26 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/b225813a-280c-4690-8783-57349a7c02d0/Penteado_ThiagoFinardi_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Desenvolvimento de sistema híbrido e adaptativo para identificação de fraudes em transações financeiras eletrônicas (2021)
Barros, Matheus Fortunato Jandiroba; Rodrigues, Francisco Aparecido (Orientador)
Unidade: EESC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, SISTEMA FINANCEIRO, CRIME ECONÔMICO, MÉTRICA, AMOSTRAGEM
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ABNT
BARROS, Matheus Fortunato Jandiroba. Desenvolvimento de sistema híbrido e adaptativo para identificação de fraudes em transações financeiras eletrônicas. 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/64a0e863-eb0e-481a-80c7-3a9ef5bc1701/Barros_Matheus_Fortunato_Jandiroba.pdf. Acesso em: 26 set. 2024.
APA
Barros, M. F. J. (2021). Desenvolvimento de sistema híbrido e adaptativo para identificação de fraudes em transações financeiras eletrônicas (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/64a0e863-eb0e-481a-80c7-3a9ef5bc1701/Barros_Matheus_Fortunato_Jandiroba.pdf
NLM
Barros MFJ. Desenvolvimento de sistema híbrido e adaptativo para identificação de fraudes em transações financeiras eletrônicas [Internet]. 2021 ;[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/64a0e863-eb0e-481a-80c7-3a9ef5bc1701/Barros_Matheus_Fortunato_Jandiroba.pdf
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Barros MFJ. Desenvolvimento de sistema híbrido e adaptativo para identificação de fraudes em transações financeiras eletrônicas [Internet]. 2021 ;[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/64a0e863-eb0e-481a-80c7-3a9ef5bc1701/Barros_Matheus_Fortunato_Jandiroba.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Processamento e classificação de imagens multiespectrais de lâminas histológicas coradas com H&E (2021)
Souza, Mateus Martelini; Pratavieira, Sebastião (Orientador)
Unidade: EESC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, HISTOLOGIA, ALGORITMOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SOUZA, Mateus Martelini. Processamento e classificação de imagens multiespectrais de lâminas histológicas coradas com H&E. 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/59277274-07c2-4049-a4de-48a46c425513/Souza_Mateus_Martelini.pdf. Acesso em: 26 set. 2024.
APA
Souza, M. M. (2021). Processamento e classificação de imagens multiespectrais de lâminas histológicas coradas com H&E (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/59277274-07c2-4049-a4de-48a46c425513/Souza_Mateus_Martelini.pdf
NLM
Souza MM. Processamento e classificação de imagens multiespectrais de lâminas histológicas coradas com H&E [Internet]. 2021 ;[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/59277274-07c2-4049-a4de-48a46c425513/Souza_Mateus_Martelini.pdf
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Souza MM. Processamento e classificação de imagens multiespectrais de lâminas histológicas coradas com H&E [Internet]. 2021 ;[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/59277274-07c2-4049-a4de-48a46c425513/Souza_Mateus_Martelini.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Previsão de propriedades mecânicas de materiais compósitos usando elementos finitos e aprendizado de máquina (2021)
Sansão, Douglas Ricardo; Chinelatto, Marcelo Aparecido (Orientador)
Unidade: EESC
Assuntos: MÉTODO DOS ELEMENTOS FINITOS, MATERIAIS COMPÓSITOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SANSÃO, Douglas Ricardo. Previsão de propriedades mecânicas de materiais compósitos usando elementos finitos e aprendizado de máquina. 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/992fce03-cebe-4965-8401-a3b23f030902/DouglasSansao_tcc.pdf. Acesso em: 26 set. 2024.
APA
Sansão, D. R. (2021). Previsão de propriedades mecânicas de materiais compósitos usando elementos finitos e 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/992fce03-cebe-4965-8401-a3b23f030902/DouglasSansao_tcc.pdf
NLM
Sansão DR. Previsão de propriedades mecânicas de materiais compósitos usando elementos finitos e aprendizado de máquina [Internet]. 2021 ;[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/992fce03-cebe-4965-8401-a3b23f030902/DouglasSansao_tcc.pdf
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Sansão DR. Previsão de propriedades mecânicas de materiais compósitos usando elementos finitos e aprendizado de máquina [Internet]. 2021 ;[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/992fce03-cebe-4965-8401-a3b23f030902/DouglasSansao_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Estudo de caso: clusterização hierárquica de rugosidade em superfícies nanotexturizadas em implantes dentários (2021)
Nascimento, André Romão; Montanari, Luciana (Orientador)
Unidade: EESC
Assuntos: ESTUDO DE CASO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, IMPLANTES DENTÁRIOS, RUGOSIDADE SUPERFICIAL, LASER
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
NASCIMENTO, André Romão. Estudo de caso: clusterização hierárquica de rugosidade em superfícies nanotexturizadas em implantes dentários. 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/c9917089-93d7-4412-9844-6fe3a0412b5f/Nascimento_%20Andre_Romao_tcc.pdf. Acesso em: 26 set. 2024.
APA
Nascimento, A. R. (2021). Estudo de caso: clusterização hierárquica de rugosidade em superfícies nanotexturizadas em implantes dentários (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/c9917089-93d7-4412-9844-6fe3a0412b5f/Nascimento_%20Andre_Romao_tcc.pdf
NLM
Nascimento AR. Estudo de caso: clusterização hierárquica de rugosidade em superfícies nanotexturizadas em implantes dentários [Internet]. 2021 ;[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c9917089-93d7-4412-9844-6fe3a0412b5f/Nascimento_%20Andre_Romao_tcc.pdf
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Nascimento AR. Estudo de caso: clusterização hierárquica de rugosidade em superfícies nanotexturizadas em implantes dentários [Internet]. 2021 ;[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c9917089-93d7-4412-9844-6fe3a0412b5f/Nascimento_%20Andre_Romao_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Análise CFD da câmara de combustão de um demonstrador tecnológico genérico em regime hipersônico (2021)
Xavier, Fernando Smarieri; Greco Júnior, Paulo Celso (Orientador)
Unidade: EESC
Assuntos: PROPULSÃO SCRAMJET, ONDAS DE CHOQUE, SIMULAÇÃO (APRENDIZAGEM), APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
XAVIER, Fernando Smarieri. Análise CFD da câmara de combustão de um demonstrador tecnológico genérico em regime hipersônico. 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/bafb6e88-0c83-4e1a-9992-01c024ed68c6/Xavier_Fernando_tcc.pdf. Acesso em: 26 set. 2024.
APA
Xavier, F. S. (2021). Análise CFD da câmara de combustão de um demonstrador tecnológico genérico em regime hipersônico (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/bafb6e88-0c83-4e1a-9992-01c024ed68c6/Xavier_Fernando_tcc.pdf
NLM
Xavier FS. Análise CFD da câmara de combustão de um demonstrador tecnológico genérico em regime hipersônico [Internet]. 2021 ;[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/bafb6e88-0c83-4e1a-9992-01c024ed68c6/Xavier_Fernando_tcc.pdf
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Xavier FS. Análise CFD da câmara de combustão de um demonstrador tecnológico genérico em regime hipersônico [Internet]. 2021 ;[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/bafb6e88-0c83-4e1a-9992-01c024ed68c6/Xavier_Fernando_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Classificação de gênero via análise de áudio utilizando métodos de aprendizado de máquina tradicionais (2021)
Gianesi, Bruno Honorio do Carmo; Aluísio, Sandra Maria (Orientador)
Unidade: EESC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CLASSIFICAÇÃO, RECONHECIMENTO DE VOZ
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ABNT
GIANESI, Bruno Honorio do Carmo. Classificação de gênero via análise de áudio utilizando métodos de aprendizado de máquina tradicionais. 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/93fced06-d7a6-424d-bd41-fb39d0c175e1/Gianesi_Bruno_tcc.pdf. Acesso em: 26 set. 2024.
APA
Gianesi, B. H. do C. (2021). Classificação de gênero via análise de áudio utilizando métodos de aprendizado de máquina tradicionais (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/93fced06-d7a6-424d-bd41-fb39d0c175e1/Gianesi_Bruno_tcc.pdf
NLM
Gianesi BH do C. Classificação de gênero via análise de áudio utilizando métodos de aprendizado de máquina tradicionais [Internet]. 2021 ;[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/93fced06-d7a6-424d-bd41-fb39d0c175e1/Gianesi_Bruno_tcc.pdf
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Gianesi BH do C. Classificação de gênero via análise de áudio utilizando métodos de aprendizado de máquina tradicionais [Internet]. 2021 ;[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/93fced06-d7a6-424d-bd41-fb39d0c175e1/Gianesi_Bruno_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Análise de datasets para a detecção de veículos em imagens aéreas com algoritmos de deep learning e aplicação para a cidade de São Carlos (2021)
Policarpo, Vinicius Aquilante; Becker, Marcelo (Orientador)
Unidade: EESC
Assuntos: VISÃO COMPUTACIONAL, VEÍCULOS, AERONAVES NÃO TRIPULADAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
POLICARPO, Vinicius Aquilante. Análise de datasets para a detecção de veículos em imagens aéreas com algoritmos de deep learning e aplicação para a cidade de São Carlos. 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/1fda5968-449a-4952-a16c-529f489d032e/Policarpo%2C_Vinicius_Aquilante_tcc.pdf. Acesso em: 26 set. 2024.
APA
Policarpo, V. A. (2021). Análise de datasets para a detecção de veículos em imagens aéreas com algoritmos de deep learning e aplicação para a cidade de São Carlos (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/1fda5968-449a-4952-a16c-529f489d032e/Policarpo%2C_Vinicius_Aquilante_tcc.pdf
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Policarpo VA. Análise de datasets para a detecção de veículos em imagens aéreas com algoritmos de deep learning e aplicação para a cidade de São Carlos [Internet]. 2021 ;[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/1fda5968-449a-4952-a16c-529f489d032e/Policarpo%2C_Vinicius_Aquilante_tcc.pdf
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Policarpo VA. Análise de datasets para a detecção de veículos em imagens aéreas com algoritmos de deep learning e aplicação para a cidade de São Carlos [Internet]. 2021 ;[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/1fda5968-449a-4952-a16c-529f489d032e/Policarpo%2C_Vinicius_Aquilante_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Análise de desempenho de modelos de Deep Learning para previsão de falhas em operações de rosqueamento (2021)
Silva, Thiago Henrique Segreto; Caurin, Glauco Augusto de Paula (Orientador)
Unidade: EESC
Assuntos: MANUFATURA, USINAGEM, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, VISÃO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS, FALHAS COMPUTACIONAIS, ANÁLISE DE DESEMPENHO
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ABNT
SILVA, Thiago Henrique Segreto. Análise de desempenho de modelos de Deep Learning para previsão de falhas em operações de rosqueamento. 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/b1f58395-132f-40a1-aac2-b7c6d7b50af5/Silva_Segreto_Thiago_Henrique_tcc.pdf. Acesso em: 26 set. 2024.
APA
Silva, T. H. S. (2021). Análise de desempenho de modelos de Deep Learning para previsão de falhas em operações de rosqueamento (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/b1f58395-132f-40a1-aac2-b7c6d7b50af5/Silva_Segreto_Thiago_Henrique_tcc.pdf
NLM
Silva THS. Análise de desempenho de modelos de Deep Learning para previsão de falhas em operações de rosqueamento [Internet]. 2021 ;[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/b1f58395-132f-40a1-aac2-b7c6d7b50af5/Silva_Segreto_Thiago_Henrique_tcc.pdf
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Silva THS. Análise de desempenho de modelos de Deep Learning para previsão de falhas em operações de rosqueamento [Internet]. 2021 ;[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/b1f58395-132f-40a1-aac2-b7c6d7b50af5/Silva_Segreto_Thiago_Henrique_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Epileptic seizures prediction using a machine learning approach (2020)
Oliveira, Leonardo Fernandes; Rodrigues, Francisco Aparecido (superv)
Unidade: EESC
Assuntos: EPILEPSIA, ELETROENCEFALOGRAFIA, CLASSIFICAÇÃO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
OLIVEIRA, Leonardo Fernandes. Epileptic seizures prediction using a machine learning approach. 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/d171af33-bc4c-44dd-9faf-68dbf703c37f/Oliveira_Leonardo_Fernandes.pdf. Acesso em: 26 set. 2024.
APA
Oliveira, L. F. (2020). Epileptic seizures prediction using a machine learning approach (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/d171af33-bc4c-44dd-9faf-68dbf703c37f/Oliveira_Leonardo_Fernandes.pdf
NLM
Oliveira LF. Epileptic seizures prediction using a machine learning approach [Internet]. 2020 ;[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/d171af33-bc4c-44dd-9faf-68dbf703c37f/Oliveira_Leonardo_Fernandes.pdf
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Oliveira LF. Epileptic seizures prediction using a machine learning approach [Internet]. 2020 ;[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/d171af33-bc4c-44dd-9faf-68dbf703c37f/Oliveira_Leonardo_Fernandes.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
Assuntos: PERCEPÇÃO DA FACE, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOMETRIA, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
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: 26 set. 2024.
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
NLM
Reis LEA dos. Uso de redes neurais artificiais para detecção de fraudes em sistemas biométricos de reconhecimento facial [Internet]. 2020 ;[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/70a39973-b3d0-45ef-8270-f3355be4dc75/Reis_Leonardo_Enrique_Anastacio_dos.pdf
Vancouver
Reis LEA dos. Uso de redes neurais artificiais para detecção de fraudes em sistemas biométricos de reconhecimento facial [Internet]. 2020 ;[citado 2024 set. 26 ] 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)
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
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, IMAGEM, MICROGRAFIA, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 26 set. 2024.
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
NLM
Nascimento JPF de O. Classificação automática de micrografias por métodos de aprendizado de máquina [Internet]. 2019 ;[citado 2024 set. 26 ] 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 2024 set. 26 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/13d9d2ba-8bc2-4625-a823-c8986f1d365c/Nascimento_JoaoPedro_tcc.pdf

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