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Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Classificação automática de imagens de satélite para acompanhamento e controle do desmatamento na Amazônia (2023)
Quirino, Matheus de Castro; Santos, Fernando Pereira dos (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, VISÃO COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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ABNT
QUIRINO, Matheus de Castro. Classificação automática de imagens de satélite para acompanhamento e controle do desmatamento na Amazônia. 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/f96ae7b8-c56e-47ae-bc44-704bd4ad4f7f/Matheus%20de%20Castro%20Quirino.pdf. Acesso em: 28 abr. 2024.
APA
Quirino, M. de C. (2023). Classificação automática de imagens de satélite para acompanhamento e controle do desmatamento na Amazônia (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/f96ae7b8-c56e-47ae-bc44-704bd4ad4f7f/Matheus%20de%20Castro%20Quirino.pdf
NLM
Quirino M de C. Classificação automática de imagens de satélite para acompanhamento e controle do desmatamento na Amazônia [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/f96ae7b8-c56e-47ae-bc44-704bd4ad4f7f/Matheus%20de%20Castro%20Quirino.pdf
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Quirino M de C. Classificação automática de imagens de satélite para acompanhamento e controle do desmatamento na Amazônia [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/f96ae7b8-c56e-47ae-bc44-704bd4ad4f7f/Matheus%20de%20Castro%20Quirino.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Detecção de anomalias em veículos ferroviários através de visão computacional (2023)
Pereira, Victor Henrique Mendes; Grassi Júnior, Valdir (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, APRENDIZAGEM PROFUNDA, VISÃO COMPUTACIONAL, FERROVIAS, VAGÕES
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ABNT
PEREIRA, Victor Henrique Mendes. Detecção de anomalias em veículos ferroviários através de visão computacional. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/d055aa04-5d0d-4493-abc3-b37fb3a4ed30/Victor%20Henrique%20Mendes%20Pereira.pdf. Acesso em: 28 abr. 2024.
APA
Pereira, V. H. M. (2023). Detecção de anomalias em veículos ferroviários através de visão computacional (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/d055aa04-5d0d-4493-abc3-b37fb3a4ed30/Victor%20Henrique%20Mendes%20Pereira.pdf
NLM
Pereira VHM. Detecção de anomalias em veículos ferroviários através de visão computacional [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/d055aa04-5d0d-4493-abc3-b37fb3a4ed30/Victor%20Henrique%20Mendes%20Pereira.pdf
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Pereira VHM. Detecção de anomalias em veículos ferroviários através de visão computacional [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/d055aa04-5d0d-4493-abc3-b37fb3a4ed30/Victor%20Henrique%20Mendes%20Pereira.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
CornGrain: base de dados e classificação automática de grãos de milho (2023)
Casadei, Adriana; Almeida, Tiago Agostinho de (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, VISÃO COMPUTACIONAL
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ABNT
CASADEI, Adriana. CornGrain: base de dados e classificação automática de grãos de milho. 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/b00b4ab6-7154-4b62-af2b-30140d846fff/TCC_Adriana_Casadei.pdf. Acesso em: 28 abr. 2024.
APA
Casadei, A. (2023). CornGrain: base de dados e classificação automática de grãos de milho (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/b00b4ab6-7154-4b62-af2b-30140d846fff/TCC_Adriana_Casadei.pdf
NLM
Casadei A. CornGrain: base de dados e classificação automática de grãos de milho [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/b00b4ab6-7154-4b62-af2b-30140d846fff/TCC_Adriana_Casadei.pdf
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Casadei A. CornGrain: base de dados e classificação automática de grãos de milho [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/b00b4ab6-7154-4b62-af2b-30140d846fff/TCC_Adriana_Casadei.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Desenvolvimento de um sistema de navegação e orientação para pessoas com baixa visão utilizando inteligência artificial (2023)
Leitão Filho, Antonio de Sousa; Grassi Júnior, Valdir (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL, SÍNTESE DE FALA, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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ABNT
LEITÃO FILHO, Antonio de Sousa. Desenvolvimento de um sistema de navegação e orientação para pessoas com baixa visão utilizando inteligência artificial. 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/5ed76f0c-ce68-4b68-ab73-28ed30dca02d/Antonio%20de%20Sousa%20Leit%C3%A3o%20Filho.pdf. Acesso em: 28 abr. 2024.
APA
Leitão Filho, A. de S. (2023). Desenvolvimento de um sistema de navegação e orientação para pessoas com baixa visão utilizando 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/5ed76f0c-ce68-4b68-ab73-28ed30dca02d/Antonio%20de%20Sousa%20Leit%C3%A3o%20Filho.pdf
NLM
Leitão Filho A de S. Desenvolvimento de um sistema de navegação e orientação para pessoas com baixa visão utilizando inteligência artificial [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/5ed76f0c-ce68-4b68-ab73-28ed30dca02d/Antonio%20de%20Sousa%20Leit%C3%A3o%20Filho.pdf
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Leitão Filho A de S. Desenvolvimento de um sistema de navegação e orientação para pessoas com baixa visão utilizando inteligência artificial [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/5ed76f0c-ce68-4b68-ab73-28ed30dca02d/Antonio%20de%20Sousa%20Leit%C3%A3o%20Filho.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Classificação e detecção de doenças no plantio de batata por meio de redes neurais convolucionais (2022)
Martins, Thiago Francisco; Ponti, Moacir Antonelli (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL
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ABNT
MARTINS, Thiago Francisco. Classificação e detecção de doenças no plantio de batata por meio de redes neurais convolucionais. 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/0cc4905d-964d-462c-a991-c0dcfeb472e1/Thiago%20Martins.pdf. Acesso em: 28 abr. 2024.
APA
Martins, T. F. (2022). Classificação e detecção de doenças no plantio de batata por meio de redes neurais convolucionais (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/0cc4905d-964d-462c-a991-c0dcfeb472e1/Thiago%20Martins.pdf
NLM
Martins TF. Classificação e detecção de doenças no plantio de batata por meio de redes neurais convolucionais [Internet]. 2022 ;[citado 2024 abr. 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0cc4905d-964d-462c-a991-c0dcfeb472e1/Thiago%20Martins.pdf
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Martins TF. Classificação e detecção de doenças no plantio de batata por meio de redes neurais convolucionais [Internet]. 2022 ;[citado 2024 abr. 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0cc4905d-964d-462c-a991-c0dcfeb472e1/Thiago%20Martins.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Deepfake: explorando técnicas de detecção de manipulação digital de imagens de faces (2022)
Leandro, Jorge de Jesus Gomes; Bruno, Odemir Martinez (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, VISÃO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LEANDRO, Jorge de Jesus Gomes. Deepfake: explorando técnicas de detecção de manipulação digital de imagens de faces. 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/03772a14-e798-44da-ba33-18c3ff3161fe/Jorge%20Leandro_Monografia-Jorge-Leandro-2021-2022-MBA-IABIGDATA-ICMC-USP-IABGD21MET04-v5-reviewed_206599.pdf. Acesso em: 28 abr. 2024.
APA
Leandro, J. de J. G. (2022). Deepfake: explorando técnicas de detecção de manipulação digital de imagens de faces (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/03772a14-e798-44da-ba33-18c3ff3161fe/Jorge%20Leandro_Monografia-Jorge-Leandro-2021-2022-MBA-IABIGDATA-ICMC-USP-IABGD21MET04-v5-reviewed_206599.pdf
NLM
Leandro J de JG. Deepfake: explorando técnicas de detecção de manipulação digital de imagens de faces [Internet]. 2022 ;[citado 2024 abr. 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/03772a14-e798-44da-ba33-18c3ff3161fe/Jorge%20Leandro_Monografia-Jorge-Leandro-2021-2022-MBA-IABIGDATA-ICMC-USP-IABGD21MET04-v5-reviewed_206599.pdf
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Leandro J de JG. Deepfake: explorando técnicas de detecção de manipulação digital de imagens de faces [Internet]. 2022 ;[citado 2024 abr. 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/03772a14-e798-44da-ba33-18c3ff3161fe/Jorge%20Leandro_Monografia-Jorge-Leandro-2021-2022-MBA-IABIGDATA-ICMC-USP-IABGD21MET04-v5-reviewed_206599.pdf

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