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Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Large language models as feature selectors for predicting ALK-5 inhibition (2025)
Casas, Walter Augusto Perez; Oliveira, Patrícia Rufino (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
CASAS, Walter Augusto Perez. Large language models as feature selectors for predicting ALK-5 inhibition. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2025. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/1903ee98-f68c-4cf3-a0ef-be7f768bb996/Walter_Augusto_Perez_Casas.pdf. Acesso em: 14 jan. 2026.
APA
Casas, W. A. P. (2025). Large language models as feature selectors for predicting ALK-5 inhibition (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/1903ee98-f68c-4cf3-a0ef-be7f768bb996/Walter_Augusto_Perez_Casas.pdf
NLM
Casas WAP. Large language models as feature selectors for predicting ALK-5 inhibition [Internet]. 2025 ;[citado 2026 jan. 14 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/1903ee98-f68c-4cf3-a0ef-be7f768bb996/Walter_Augusto_Perez_Casas.pdf
Vancouver
Casas WAP. Large language models as feature selectors for predicting ALK-5 inhibition [Internet]. 2025 ;[citado 2026 jan. 14 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/1903ee98-f68c-4cf3-a0ef-be7f768bb996/Walter_Augusto_Perez_Casas.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Prediction of customer satisfaction level based on best practices followed in the software development process (2024)
Bertonha, Geovanne Borges; Cerri, Ricardo (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: DESENVOLVIMENTO DE SOFTWARE, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, SATISFAÇÃO DO CONSUMIDOR, ANÁLISE DE DADOS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
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ABNT
BERTONHA, Geovanne Borges. Prediction of customer satisfaction level based on best practices followed in the software development process. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.11606/003224689. Acesso em: 14 jan. 2026.
APA
Bertonha, G. B. (2024). Prediction of customer satisfaction level based on best practices followed in the software development process (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://doi.org/10.11606/003224689
NLM
Bertonha GB. Prediction of customer satisfaction level based on best practices followed in the software development process [Internet]. 2024 ;[citado 2026 jan. 14 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003224689
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Bertonha GB. Prediction of customer satisfaction level based on best practices followed in the software development process [Internet]. 2024 ;[citado 2026 jan. 14 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003224689
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
A Public Transit Network Analysis with Data Processing (2024)
Torres, Gerar Francis Quispe; Ponciano, Jean Roberto (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: TRANSPORTE PÚBLICO, MOBILIDADE URBANA, PROCESSAMENTO DE DADOS
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TORRES, Gerar Francis Quispe. A Public Transit Network Analysis with Data Processing. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.11606/003224631. Acesso em: 14 jan. 2026.
APA
Torres, G. F. Q. (2024). A Public Transit Network Analysis with Data Processing (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://doi.org/10.11606/003224631
NLM
Torres GFQ. A Public Transit Network Analysis with Data Processing [Internet]. 2024 ;[citado 2026 jan. 14 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003224631
Vancouver
Torres GFQ. A Public Transit Network Analysis with Data Processing [Internet]. 2024 ;[citado 2026 jan. 14 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003224631
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Semantic segmentation for autonomous driving on adverse visual conditions (2024)
Justo, Victor Hugo Sillerico; Grassi Júnior, Valdir (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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JUSTO, Victor Hugo Sillerico. Semantic segmentation for autonomous driving on adverse visual conditions. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.11606/003226281. Acesso em: 14 jan. 2026.
APA
Justo, V. H. S. (2024). Semantic segmentation for autonomous driving on adverse visual conditions (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://doi.org/10.11606/003226281
NLM
Justo VHS. Semantic segmentation for autonomous driving on adverse visual conditions [Internet]. 2024 ;[citado 2026 jan. 14 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003226281
Vancouver
Justo VHS. Semantic segmentation for autonomous driving on adverse visual conditions [Internet]. 2024 ;[citado 2026 jan. 14 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003226281
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
A deep learning approach to age newborns’ fingerprints minutiae maps (2024)
Southier, Luiz Fernando Puttow; Casanova, Dalcimar
Unidade: ICMC
Subjects: BIOMETRIA, RECÉM-NASCIDO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
SOUTHIER, Luiz Fernando Puttow e CASANOVA, Dalcimar. A deep learning approach to age newborns’ fingerprints minutiae maps. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.11606/003225158. Acesso em: 14 jan. 2026.
APA
Southier, L. F. P., & Casanova, D. (2024). A deep learning approach to age newborns’ fingerprints minutiae maps (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://doi.org/10.11606/003225158
NLM
Southier LFP, Casanova D. A deep learning approach to age newborns’ fingerprints minutiae maps [Internet]. 2024 ;[citado 2026 jan. 14 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003225158
Vancouver
Southier LFP, Casanova D. A deep learning approach to age newborns’ fingerprints minutiae maps [Internet]. 2024 ;[citado 2026 jan. 14 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003225158
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Utilizing self-organizing maps to determine animal dominance (2023)
Moreira, Lucas Esperancini Moreira e; Cerri, Ricardo (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, DOMINÂNCIA, GADO
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ABNT
MOREIRA, Lucas Esperancini Moreira e. Utilizing self-organizing maps to determine animal dominance. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.11606/003190443. Acesso em: 14 jan. 2026.
APA
Moreira, L. E. M. e. (2023). Utilizing self-organizing maps to determine animal dominance (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://doi.org/10.11606/003190443
NLM
Moreira LEM e. Utilizing self-organizing maps to determine animal dominance [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 14 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003190443
Vancouver
Moreira LEM e. Utilizing self-organizing maps to determine animal dominance [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 14 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003190443
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Predicting drivers of change´s impacts on pollinators bees behaviour and efficiency using deep learning (2023)
Rossi, Thiago Joel Angrizanes; Osório, Fernando Santos (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PREDIÇÃO, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, POLINIZAÇÃO
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ABNT
ROSSI, Thiago Joel Angrizanes. Predicting drivers of change´s impacts on pollinators bees behaviour and efficiency using 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://doi.org/10.11606/003192327. Acesso em: 14 jan. 2026.
APA
Rossi, T. J. A. (2023). Predicting drivers of change´s impacts on pollinators bees behaviour and efficiency using deep learning (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://doi.org/10.11606/003192327
NLM
Rossi TJA. Predicting drivers of change´s impacts on pollinators bees behaviour and efficiency using deep learning [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 14 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003192327
Vancouver
Rossi TJA. Predicting drivers of change´s impacts on pollinators bees behaviour and efficiency using deep learning [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 14 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003192327
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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ABNT
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://doi.org/10.11606/003192193. Acesso em: 14 jan. 2026.
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://doi.org/10.11606/003192193
NLM
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 2026 jan. 14 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003192193
Vancouver
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 2026 jan. 14 ] Available from: https://doi.org/10.11606/003192193
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Human development analysis through interactive data visualization (2022)
Santos, Athila Quaresma; Minghim, Rosane (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, MINERAÇÃO DE DADOS, METODOLOGIA E TÉCNICAS DE COMPUTAÇÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SANTOS, Athila Quaresma. Human development analysis through interactive data visualization. 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/c91d11c4-c051-499c-b98f-2660fb2abd96/Athila%20Santos_Athila_TCC_Final_206381.pdf. Acesso em: 14 jan. 2026.
APA
Santos, A. Q. (2022). Human development analysis through interactive data visualization (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/c91d11c4-c051-499c-b98f-2660fb2abd96/Athila%20Santos_Athila_TCC_Final_206381.pdf
NLM
Santos AQ. Human development analysis through interactive data visualization [Internet]. 2022 ;[citado 2026 jan. 14 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c91d11c4-c051-499c-b98f-2660fb2abd96/Athila%20Santos_Athila_TCC_Final_206381.pdf
Vancouver
Santos AQ. Human development analysis through interactive data visualization [Internet]. 2022 ;[citado 2026 jan. 14 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c91d11c4-c051-499c-b98f-2660fb2abd96/Athila%20Santos_Athila_TCC_Final_206381.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Genetic algorithm applied in UAVs path-planning (2019)
Souza, Gustavo de Moura; Toledo, Claudio Fabiano Motta (Orientador)
Unidade: ICMC
Assunto: ALGORITMOS GENÉTICOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SOUZA, Gustavo de Moura. Genetic algorithm applied in UAVs path-planning. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/46bcc039-bf3c-47a3-960e-87530cf1944d/gustavo%20de%20moura%20souza.pdf. Acesso em: 14 jan. 2026.
APA
Souza, G. de M. (2019). Genetic algorithm applied in UAVs path-planning (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/46bcc039-bf3c-47a3-960e-87530cf1944d/gustavo%20de%20moura%20souza.pdf
NLM
Souza G de M. Genetic algorithm applied in UAVs path-planning [Internet]. 2019 ;[citado 2026 jan. 14 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/46bcc039-bf3c-47a3-960e-87530cf1944d/gustavo%20de%20moura%20souza.pdf
Vancouver
Souza G de M. Genetic algorithm applied in UAVs path-planning [Internet]. 2019 ;[citado 2026 jan. 14 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/46bcc039-bf3c-47a3-960e-87530cf1944d/gustavo%20de%20moura%20souza.pdf

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