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Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Estudo comparativo de abordagens para classificação de polaridade de análise de sentimentos em tweets sobre mudanças climáticas (2024)
Pieroni, Rosângela; Ciferri, Ricardo Rodrigues (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, MUDANÇA CLIMÁTICA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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PIERONI, Rosângela. Estudo comparativo de abordagens para classificação de polaridade de análise de sentimentos em tweets sobre mudanças climáticas. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/1e695ba5-974b-482e-a58f-39c6297b8be1/Ros%C3%A2ngela_Pieroni.pdf. Acesso em: 18 maio 2025.
APA
Pieroni, R. (2024). Estudo comparativo de abordagens para classificação de polaridade de análise de sentimentos em tweets sobre mudanças climáticas (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/1e695ba5-974b-482e-a58f-39c6297b8be1/Ros%C3%A2ngela_Pieroni.pdf
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Pieroni R. Estudo comparativo de abordagens para classificação de polaridade de análise de sentimentos em tweets sobre mudanças climáticas [Internet]. 2024 ;[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/1e695ba5-974b-482e-a58f-39c6297b8be1/Ros%C3%A2ngela_Pieroni.pdf
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Pieroni R. Estudo comparativo de abordagens para classificação de polaridade de análise de sentimentos em tweets sobre mudanças climáticas [Internet]. 2024 ;[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/1e695ba5-974b-482e-a58f-39c6297b8be1/Ros%C3%A2ngela_Pieroni.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Preparação Automatizada de Imagens para Comércio Eletrônico via Visão Computacional e Aprendizado de Máquina (2024)
Marques, Lucas Galvan; Ciferri, Ricardo Rodrigues (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, VISÃO COMPUTACIONAL, COMÉRCIO ELETRÔNICO, PROCESSAMENTO DE IMAGENS
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MARQUES, Lucas Galvan. Preparação Automatizada de Imagens para Comércio Eletrônico via Visão Computacional e Aprendizado de Máquina. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/aad75bf0-e8e5-40e9-b2b7-94a4ead7c867/Lucas_Marques.pdf. Acesso em: 18 maio 2025.
APA
Marques, L. G. (2024). Preparação Automatizada de Imagens para Comércio Eletrônico via Visão Computacional e 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/aad75bf0-e8e5-40e9-b2b7-94a4ead7c867/Lucas_Marques.pdf
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Marques LG. Preparação Automatizada de Imagens para Comércio Eletrônico via Visão Computacional e Aprendizado de Máquina [Internet]. 2024 ;[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/aad75bf0-e8e5-40e9-b2b7-94a4ead7c867/Lucas_Marques.pdf
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Marques LG. Preparação Automatizada de Imagens para Comércio Eletrônico via Visão Computacional e Aprendizado de Máquina [Internet]. 2024 ;[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/aad75bf0-e8e5-40e9-b2b7-94a4ead7c867/Lucas_Marques.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Modelo de correção de caracteres reconhecidos através de visão computacional (2024)
Santos, André Mario dos Reis dos; Ciferri, Ricardo Rodrigues (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, VISÃO COMPUTACIONAL
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SANTOS, André Mario dos Reis dos. Modelo de correção de caracteres reconhecidos através de visão computacional. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0a3f4ae2-864e-43a7-b4e8-e638cae166dc/Andr%C3%A9_Mario_dos_Reis_dos_Santos.pdf. Acesso em: 18 maio 2025.
APA
Santos, A. M. dos R. dos. (2024). Modelo de correção de caracteres reconhecidos através de visão computacional (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0a3f4ae2-864e-43a7-b4e8-e638cae166dc/Andr%C3%A9_Mario_dos_Reis_dos_Santos.pdf
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Santos AM dos R dos. Modelo de correção de caracteres reconhecidos através de visão computacional [Internet]. 2024 ;[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0a3f4ae2-864e-43a7-b4e8-e638cae166dc/Andr%C3%A9_Mario_dos_Reis_dos_Santos.pdf
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Santos AM dos R dos. Modelo de correção de caracteres reconhecidos através de visão computacional [Internet]. 2024 ;[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0a3f4ae2-864e-43a7-b4e8-e638cae166dc/Andr%C3%A9_Mario_dos_Reis_dos_Santos.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Otimização da previsão de entrega de itens por meio de algoritmos de Machine Learning (2024)
Silva, Lucimara Lye da; Ciferri, Ricardo Rodrigues (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE DADOS, LOGÍSTICA
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SILVA, Lucimara Lye da. Otimização da previsão de entrega de itens por meio de algoritmos de Machine Learning. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/77fde037-cbde-4664-806d-6e85b89cb044/Lucimara_Lye_da_Silva.pdf. Acesso em: 18 maio 2025.
APA
Silva, L. L. da. (2024). Otimização da previsão de entrega de itens por meio de algoritmos de Machine Learning (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/77fde037-cbde-4664-806d-6e85b89cb044/Lucimara_Lye_da_Silva.pdf
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Silva LL da. Otimização da previsão de entrega de itens por meio de algoritmos de Machine Learning [Internet]. 2024 ;[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/77fde037-cbde-4664-806d-6e85b89cb044/Lucimara_Lye_da_Silva.pdf
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Silva LL da. Otimização da previsão de entrega de itens por meio de algoritmos de Machine Learning [Internet]. 2024 ;[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/77fde037-cbde-4664-806d-6e85b89cb044/Lucimara_Lye_da_Silva.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Desenvolvimento de um ChatBot para aprimorar o atendimento ao cliente em redes sociais (2023)
Santos, Priscilla Nascimento; Ciferri, Ricardo Rodrigues (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BANCO DE DADOS
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SANTOS, Priscilla Nascimento. Desenvolvimento de um ChatBot para aprimorar o atendimento ao cliente em redes sociais. 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/de634d06-8065-4568-bb70-b1d0bde9a5f3/Priscilla%20Nascimento%20Santos.pdf. Acesso em: 18 maio 2025.
APA
Santos, P. N. (2023). Desenvolvimento de um ChatBot para aprimorar o atendimento ao cliente em redes sociais (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/de634d06-8065-4568-bb70-b1d0bde9a5f3/Priscilla%20Nascimento%20Santos.pdf
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Santos PN. Desenvolvimento de um ChatBot para aprimorar o atendimento ao cliente em redes sociais [Internet]. 2023 ;[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/de634d06-8065-4568-bb70-b1d0bde9a5f3/Priscilla%20Nascimento%20Santos.pdf
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Santos PN. Desenvolvimento de um ChatBot para aprimorar o atendimento ao cliente em redes sociais [Internet]. 2023 ;[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/de634d06-8065-4568-bb70-b1d0bde9a5f3/Priscilla%20Nascimento%20Santos.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
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BANCO DE DADOS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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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: 18 maio 2025.
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 2025 maio 18 ] 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 2025 maio 18 ] 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)
Natural language processing on the legal domain: judgment prediction under article 8 of the European Court of Human Rights (2023)
Quirós, Yawri D. Carr; Ciferri, Ricardo Rodrigues
Unidade: ICMC
Subjects: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BANCO DE DADOS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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QUIRÓS, Yawri D. Carr e CIFERRI, Ricardo Rodrigues. Natural language processing on the legal domain: judgment prediction under article 8 of the European Court of Human Rights. 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/13b61bc2-d627-408b-a745-73a817e88c2a/Yawri%20D.%20Carr%20Quir%C3%B3s.pdf. Acesso em: 18 maio 2025.
APA
Quirós, Y. D. C., & Ciferri, R. R. (2023). Natural language processing on the legal domain: judgment prediction under article 8 of the European Court of Human Rights (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/13b61bc2-d627-408b-a745-73a817e88c2a/Yawri%20D.%20Carr%20Quir%C3%B3s.pdf
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Quirós YDC, Ciferri RR. Natural language processing on the legal domain: judgment prediction under article 8 of the European Court of Human Rights [Internet]. 2023 ;[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/13b61bc2-d627-408b-a745-73a817e88c2a/Yawri%20D.%20Carr%20Quir%C3%B3s.pdf
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Quirós YDC, Ciferri RR. Natural language processing on the legal domain: judgment prediction under article 8 of the European Court of Human Rights [Internet]. 2023 ;[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/13b61bc2-d627-408b-a745-73a817e88c2a/Yawri%20D.%20Carr%20Quir%C3%B3s.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Uso de machine learning na avaliação de risco para aumento do limite de crédito a partir do histórico de compras acima do limite original (2023)
Costa, Hian Clisman de Medeiros; Ciferri, Ricardo Rodrigues (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BANCO DE DADOS, CRÉDITO, VAREJO
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ABNT
COSTA, Hian Clisman de Medeiros. Uso de machine learning na avaliação de risco para aumento do limite de crédito a partir do histórico de compras acima do limite original. 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/e9e83d83-7a37-41f0-befe-414b783c863b/Hian%20Clisman%20de%20Medeiros%20Costa.pdf. Acesso em: 18 maio 2025.
APA
Costa, H. C. de M. (2023). Uso de machine learning na avaliação de risco para aumento do limite de crédito a partir do histórico de compras acima do limite original (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/e9e83d83-7a37-41f0-befe-414b783c863b/Hian%20Clisman%20de%20Medeiros%20Costa.pdf
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Costa HC de M. Uso de machine learning na avaliação de risco para aumento do limite de crédito a partir do histórico de compras acima do limite original [Internet]. 2023 ;[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/e9e83d83-7a37-41f0-befe-414b783c863b/Hian%20Clisman%20de%20Medeiros%20Costa.pdf
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Costa HC de M. Uso de machine learning na avaliação de risco para aumento do limite de crédito a partir do histórico de compras acima do limite original [Internet]. 2023 ;[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/e9e83d83-7a37-41f0-befe-414b783c863b/Hian%20Clisman%20de%20Medeiros%20Costa.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
Subjects: 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: 18 maio 2025.
APA
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
NLM
Pires LC. Modelo de propensão: como identificar os clientes com maior chance de compra? [Internet]. 2023 ;[citado 2025 maio 18 ] 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 2025 maio 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/62e6fac7-f977-4662-a82e-cdbb02bc39ef/Leonardo%20Caresia%20Pires.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Sensor virtual analisador de oxigênio residual para forno de cal em indústria de celulose baseado em Inteligência Artificial (2022)
Marques, Khayan Sobral; Ciferri, Ricardo Rodrigues (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CELULOSE
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MARQUES, Khayan Sobral. Sensor virtual analisador de oxigênio residual para forno de cal em indústria de celulose baseado em Inteligência Artificial. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/5a282032-9d1d-4ee4-89f6-47521e3f000e/Khayan%20Sobral%20Marques.pdf. Acesso em: 18 maio 2025.
APA
Marques, K. S. (2022). Sensor virtual analisador de oxigênio residual para forno de cal em indústria de celulose baseado em Inteligência Artificial (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/5a282032-9d1d-4ee4-89f6-47521e3f000e/Khayan%20Sobral%20Marques.pdf
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Marques KS. Sensor virtual analisador de oxigênio residual para forno de cal em indústria de celulose baseado em Inteligência Artificial [Internet]. 2022 ;[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/5a282032-9d1d-4ee4-89f6-47521e3f000e/Khayan%20Sobral%20Marques.pdf
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Marques KS. Sensor virtual analisador de oxigênio residual para forno de cal em indústria de celulose baseado em Inteligência Artificial [Internet]. 2022 ;[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/5a282032-9d1d-4ee4-89f6-47521e3f000e/Khayan%20Sobral%20Marques.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Classificação automática de notas fiscais eletrônicas para utilização de créditos tributários de PIS/PASEP e COFINS (2022)
Laruccia, Jaqueline Beserra; Ciferri, Ricardo Rodrigues (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, MINERAÇÃO DE DADOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CRÉDITO TRIBUTÁRIO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LARUCCIA, Jaqueline Beserra. Classificação automática de notas fiscais eletrônicas para utilização de créditos tributários de PIS/PASEP e COFINS. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0a7c9c2b-57de-482a-84e3-02e5d0ab8119/Jaqueline%20Beserra%20Laruccia_Monografia_206303.TCC.Jaqueline.2022-09-01_Jaque-FINAL.pdf. Acesso em: 18 maio 2025.
APA
Laruccia, J. B. (2022). Classificação automática de notas fiscais eletrônicas para utilização de créditos tributários de PIS/PASEP e COFINS (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/0a7c9c2b-57de-482a-84e3-02e5d0ab8119/Jaqueline%20Beserra%20Laruccia_Monografia_206303.TCC.Jaqueline.2022-09-01_Jaque-FINAL.pdf
NLM
Laruccia JB. Classificação automática de notas fiscais eletrônicas para utilização de créditos tributários de PIS/PASEP e COFINS [Internet]. 2022 ;[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0a7c9c2b-57de-482a-84e3-02e5d0ab8119/Jaqueline%20Beserra%20Laruccia_Monografia_206303.TCC.Jaqueline.2022-09-01_Jaque-FINAL.pdf
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Laruccia JB. Classificação automática de notas fiscais eletrônicas para utilização de créditos tributários de PIS/PASEP e COFINS [Internet]. 2022 ;[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0a7c9c2b-57de-482a-84e3-02e5d0ab8119/Jaqueline%20Beserra%20Laruccia_Monografia_206303.TCC.Jaqueline.2022-09-01_Jaque-FINAL.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Detecção de postagens com informações falsas sobre a pandemia da COVID-19 na rede social Facebook (2022)
Bigolin, Leonardo Cappellesso; Ciferri, Ricardo Rodrigues (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, REDES SOCIAIS, FAKE NEWS, COVID-19
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BIGOLIN, Leonardo Cappellesso. Detecção de postagens com informações falsas sobre a pandemia da COVID-19 na rede social Facebook. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/51662adb-cab7-4d96-b8e2-8828fb4c64d7/Leonardo%20Cappellesso%20Bigolin.pdf. Acesso em: 18 maio 2025.
APA
Bigolin, L. C. (2022). Detecção de postagens com informações falsas sobre a pandemia da COVID-19 na rede social Facebook (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/51662adb-cab7-4d96-b8e2-8828fb4c64d7/Leonardo%20Cappellesso%20Bigolin.pdf
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Bigolin LC. Detecção de postagens com informações falsas sobre a pandemia da COVID-19 na rede social Facebook [Internet]. 2022 ;[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/51662adb-cab7-4d96-b8e2-8828fb4c64d7/Leonardo%20Cappellesso%20Bigolin.pdf
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Bigolin LC. Detecção de postagens com informações falsas sobre a pandemia da COVID-19 na rede social Facebook [Internet]. 2022 ;[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/51662adb-cab7-4d96-b8e2-8828fb4c64d7/Leonardo%20Cappellesso%20Bigolin.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Avaliação da imunidade obtida pelos indivíduos vacinados contra a COVID-19 baseada no algoritmo de agrupamento de dados K-means (2022)
Piccirilli, Núbia Helena de Molfetta; Ciferri, Ricardo Rodrigues (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, BANCO DE DADOS, COVID-19, VACINAS
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ABNT
PICCIRILLI, Núbia Helena de Molfetta. Avaliação da imunidade obtida pelos indivíduos vacinados contra a COVID-19 baseada no algoritmo de agrupamento de dados K-means. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/e406a8a0-96be-4157-a6e3-7d7a36323090/Nubia%20Piccirilli.pdf. Acesso em: 18 maio 2025.
APA
Piccirilli, N. H. de M. (2022). Avaliação da imunidade obtida pelos indivíduos vacinados contra a COVID-19 baseada no algoritmo de agrupamento de dados 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/e406a8a0-96be-4157-a6e3-7d7a36323090/Nubia%20Piccirilli.pdf
NLM
Piccirilli NH de M. Avaliação da imunidade obtida pelos indivíduos vacinados contra a COVID-19 baseada no algoritmo de agrupamento de dados K-means [Internet]. 2022 ;[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/e406a8a0-96be-4157-a6e3-7d7a36323090/Nubia%20Piccirilli.pdf
Vancouver
Piccirilli NH de M. Avaliação da imunidade obtida pelos indivíduos vacinados contra a COVID-19 baseada no algoritmo de agrupamento de dados K-means [Internet]. 2022 ;[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/e406a8a0-96be-4157-a6e3-7d7a36323090/Nubia%20Piccirilli.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Uso de aprendizado de máquina para determinar as melhores práticas de implementação de chatbots (2022)
Inhesta, Danielle Christina Fernandes; Ciferri, Ricardo Rodrigues (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL
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ABNT
INHESTA, Danielle Christina Fernandes. Uso de aprendizado de máquina para determinar as melhores práticas de implementação de chatbots. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/5c19ea8d-736e-47c7-927e-9aecf5e80609/Danielle%20Christina%20Fernandes%20Inhesta_Monografia_207392.TCC.Danielle%20Inhesta_Final%20Version_22092022.Danielle.pdf. Acesso em: 18 maio 2025.
APA
Inhesta, D. C. F. (2022). Uso de aprendizado de máquina para determinar as melhores práticas de implementação de chatbots (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/5c19ea8d-736e-47c7-927e-9aecf5e80609/Danielle%20Christina%20Fernandes%20Inhesta_Monografia_207392.TCC.Danielle%20Inhesta_Final%20Version_22092022.Danielle.pdf
NLM
Inhesta DCF. Uso de aprendizado de máquina para determinar as melhores práticas de implementação de chatbots [Internet]. 2022 ;[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/5c19ea8d-736e-47c7-927e-9aecf5e80609/Danielle%20Christina%20Fernandes%20Inhesta_Monografia_207392.TCC.Danielle%20Inhesta_Final%20Version_22092022.Danielle.pdf
Vancouver
Inhesta DCF. Uso de aprendizado de máquina para determinar as melhores práticas de implementação de chatbots [Internet]. 2022 ;[citado 2025 maio 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/5c19ea8d-736e-47c7-927e-9aecf5e80609/Danielle%20Christina%20Fernandes%20Inhesta_Monografia_207392.TCC.Danielle%20Inhesta_Final%20Version_22092022.Danielle.pdf

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