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Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Utilização de aprendizado de máquina em sistemas digestores comerciais (2023)
Almeida, Fernanda Melo Jacques de; Prati, Ronaldo Cristiano (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, CLASSIFICAÇÃO
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ABNT
ALMEIDA, Fernanda Melo Jacques de. Utilização de aprendizado de máquina em sistemas digestores comerciais. 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/863f3827-983b-46fe-be65-74d479968796/Fernanda%20Almeida.pdf. Acesso em: 09 maio 2024.
APA
Almeida, F. M. J. de. (2023). Utilização de aprendizado de máquina em sistemas digestores comerciais (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/863f3827-983b-46fe-be65-74d479968796/Fernanda%20Almeida.pdf
NLM
Almeida FMJ de. Utilização de aprendizado de máquina em sistemas digestores comerciais [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 09 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/863f3827-983b-46fe-be65-74d479968796/Fernanda%20Almeida.pdf
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Almeida FMJ de. Utilização de aprendizado de máquina em sistemas digestores comerciais [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 09 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/863f3827-983b-46fe-be65-74d479968796/Fernanda%20Almeida.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Transferência de aprendizado na avaliação da qualidade de maçãs (2023)
Herrera, João Paulo; Santos, Fernando Pereira dos (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, TRANSFERÊNCIA (APRENDIZAGEM), CLASSIFICAÇÃO
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HERRERA, João Paulo. Transferência de aprendizado na avaliação da qualidade de maçãs. 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/a7eacde8-431a-41df-9d10-4845f2833cf9/Jo%C3%A3o%20Paulo%20Herrera.pdf. Acesso em: 09 maio 2024.
APA
Herrera, J. P. (2023). Transferência de aprendizado na avaliação da qualidade de maçãs (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/a7eacde8-431a-41df-9d10-4845f2833cf9/Jo%C3%A3o%20Paulo%20Herrera.pdf
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Herrera JP. Transferência de aprendizado na avaliação da qualidade de maçãs [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 09 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a7eacde8-431a-41df-9d10-4845f2833cf9/Jo%C3%A3o%20Paulo%20Herrera.pdf
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Herrera JP. Transferência de aprendizado na avaliação da qualidade de maçãs [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 09 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/a7eacde8-431a-41df-9d10-4845f2833cf9/Jo%C3%A3o%20Paulo%20Herrera.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Previsão de evasão de estudantes que preserva a privacidade usando redes de informação heterogêneas (2023)
Correa, Geraldo Nunes ; Marcacini, Ricardo Marcondes (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: REDES COMPLEXAS, REDES DE INFORMAÇÃO, EVASÃO ESCOLAR, CLASSIFICAÇÃO
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CORREA, Geraldo Nunes. Previsão de evasão de estudantes que preserva a privacidade usando redes de informação heterogêneas. 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/952e64c9-06f1-4266-b49f-c29083dc60da/Geraldo%20Nunes%20Corr%C3%AAa.pdf. Acesso em: 09 maio 2024.
APA
Correa, G. N. (2023). Previsão de evasão de estudantes que preserva a privacidade usando redes de informação heterogêneas (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/952e64c9-06f1-4266-b49f-c29083dc60da/Geraldo%20Nunes%20Corr%C3%AAa.pdf
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Correa GN. Previsão de evasão de estudantes que preserva a privacidade usando redes de informação heterogêneas [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 09 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/952e64c9-06f1-4266-b49f-c29083dc60da/Geraldo%20Nunes%20Corr%C3%AAa.pdf
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Correa GN. Previsão de evasão de estudantes que preserva a privacidade usando redes de informação heterogêneas [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 09 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/952e64c9-06f1-4266-b49f-c29083dc60da/Geraldo%20Nunes%20Corr%C3%AAa.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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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: 09 maio 2024.
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
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Pires LC. Modelo de propensão: como identificar os clientes com maior chance de compra? [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 09 ] 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 09 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/62e6fac7-f977-4662-a82e-cdbb02bc39ef/Leonardo%20Caresia%20Pires.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Classificação indicativa de livros juvenis em bibliotecas: critérios, decisões e processos (2022)
Santos, Maura Cristina Silva dos; Santos, Cibele Araújo Camargo Marques dos (Orientador)
Unidade: ECA
Subjects: LITERATURA INFANTOJUVENIL, PÚBLICO-ALVO, CLASSIFICAÇÃO, BIBLIOTECAS PÚBLICAS, BIBLIOTECA ESCOLAR
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SANTOS, Maura Cristina Silva dos. Classificação indicativa de livros juvenis em bibliotecas: critérios, decisões e processos. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Comunicações e Artes, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/5abc0031-0d71-4185-bbba-e648ce977971/tc4894-Maura-Santos-Classificacao.pdf. Acesso em: 09 maio 2024.
APA
Santos, M. C. S. dos. (2022). Classificação indicativa de livros juvenis em bibliotecas: critérios, decisões e processos (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola de Comunicações e Artes, Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/5abc0031-0d71-4185-bbba-e648ce977971/tc4894-Maura-Santos-Classificacao.pdf
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Santos MCS dos. Classificação indicativa de livros juvenis em bibliotecas: critérios, decisões e processos [Internet]. 2022 ;[citado 2024 maio 09 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/5abc0031-0d71-4185-bbba-e648ce977971/tc4894-Maura-Santos-Classificacao.pdf
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Santos MCS dos. Classificação indicativa de livros juvenis em bibliotecas: critérios, decisões e processos [Internet]. 2022 ;[citado 2024 maio 09 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/5abc0031-0d71-4185-bbba-e648ce977971/tc4894-Maura-Santos-Classificacao.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
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CLASSIFICAÇÃO, RECONHECIMENTO DE VOZ
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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: 09 maio 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
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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 maio 09 ] 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 maio 09 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/93fced06-d7a6-424d-bd41-fb39d0c175e1/Gianesi_Bruno_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Métodos de quantificação Classify and Count (CC) para análise de sentimentos (2021)
Nogima, Guilherme Brunassi; Marcacini, Ricardo Marcondes (Orientador)
Unidade: EESC E ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, CLASSIFICAÇÃO
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ABNT
NOGIMA, Guilherme Brunassi. Métodos de quantificação Classify and Count (CC) para análise de sentimentos. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – , Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0927e5cf-8fd5-471f-97d4-80478df5e1a6/Guilherme%20Brunassi%20Nogima%20.pdf. Acesso em: 09 maio 2024.
APA
Nogima, G. B. (2021). Métodos de quantificação Classify and Count (CC) para análise de sentimentos (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). , Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0927e5cf-8fd5-471f-97d4-80478df5e1a6/Guilherme%20Brunassi%20Nogima%20.pdf
NLM
Nogima GB. Métodos de quantificação Classify and Count (CC) para análise de sentimentos [Internet]. 2021 ;[citado 2024 maio 09 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0927e5cf-8fd5-471f-97d4-80478df5e1a6/Guilherme%20Brunassi%20Nogima%20.pdf
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Nogima GB. Métodos de quantificação Classify and Count (CC) para análise de sentimentos [Internet]. 2021 ;[citado 2024 maio 09 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/0927e5cf-8fd5-471f-97d4-80478df5e1a6/Guilherme%20Brunassi%20Nogima%20.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Aplicação de algoritmos não supervisionados (k-means e clara) para distinção de classes de uso e cobertura vegetal utilizando o satélite Sentinel-2 (2021)
Rocha, Leticia Simões Falcão; Kawakubo, Fernando Shinji (Orientador)
Unidade: FFLCH
Subjects: CLASSIFICAÇÃO, ALGORITMOS, SENSORIAMENTO REMOTO, CLUSTERS
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ABNT
ROCHA, Leticia Simões Falcão. Aplicação de algoritmos não supervisionados (k-means e clara) para distinção de classes de uso e cobertura vegetal utilizando o satélite Sentinel-2. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Faculdade de Filosofia, Letras e Ciências Humanas, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2021. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/8951145d-0a81-4b15-b5e3-f08383315582/2021.LeticiaSimoesFalcaoRocha.TGI.pdf. Acesso em: 09 maio 2024.
APA
Rocha, L. S. F. (2021). Aplicação de algoritmos não supervisionados (k-means e clara) para distinção de classes de uso e cobertura vegetal utilizando o satélite Sentinel-2 (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Faculdade de Filosofia, Letras e Ciências Humanas, Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/8951145d-0a81-4b15-b5e3-f08383315582/2021.LeticiaSimoesFalcaoRocha.TGI.pdf
NLM
Rocha LSF. Aplicação de algoritmos não supervisionados (k-means e clara) para distinção de classes de uso e cobertura vegetal utilizando o satélite Sentinel-2 [Internet]. 2021 ;[citado 2024 maio 09 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/8951145d-0a81-4b15-b5e3-f08383315582/2021.LeticiaSimoesFalcaoRocha.TGI.pdf
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Rocha LSF. Aplicação de algoritmos não supervisionados (k-means e clara) para distinção de classes de uso e cobertura vegetal utilizando o satélite Sentinel-2 [Internet]. 2021 ;[citado 2024 maio 09 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/8951145d-0a81-4b15-b5e3-f08383315582/2021.LeticiaSimoesFalcaoRocha.TGI.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Sistemas de classificação de intervenções farmacêuticas em ambiente hospitalar: revisão integrativa e proposta de modelo (2020)
Navarro, Mariana; Ribeiro, Eliane (Orientador)
Unidade: FCF
Subjects: CLASSIFICAÇÃO, HOSPITAIS, REVISÃO INTEGRATIVA
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ABNT
NAVARRO, Mariana. Sistemas de classificação de intervenções farmacêuticas em ambiente hospitalar: revisão integrativa e proposta de modelo. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Faculdade de Ciências Farmacêuticas, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2020. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4f30c3d4-510b-4bec-8235-2f244ae2528c/3062178.pdf. Acesso em: 09 maio 2024.
APA
Navarro, M. (2020). Sistemas de classificação de intervenções farmacêuticas em ambiente hospitalar: revisão integrativa e proposta de modelo (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Faculdade de Ciências Farmacêuticas, Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4f30c3d4-510b-4bec-8235-2f244ae2528c/3062178.pdf
NLM
Navarro M. Sistemas de classificação de intervenções farmacêuticas em ambiente hospitalar: revisão integrativa e proposta de modelo [Internet]. 2020 ;[citado 2024 maio 09 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4f30c3d4-510b-4bec-8235-2f244ae2528c/3062178.pdf
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Navarro M. Sistemas de classificação de intervenções farmacêuticas em ambiente hospitalar: revisão integrativa e proposta de modelo [Internet]. 2020 ;[citado 2024 maio 09 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4f30c3d4-510b-4bec-8235-2f244ae2528c/3062178.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Inferência de indicadores socioeconômicos com base em imagens de rua utilizando deep learning (2020)
Almeida, Leticia Mancuzo de; Costa, Willian Werner Angelo da; Corrêa, Pedro Luiz Pizzigatti (Orientador) ; Justo, Marina Jeaneth Machicao (coorient)
Unidade: EP
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, BIG DATA, CLASSIFICAÇÃO, DEMOGRAFIA, VISÃO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ALMEIDA, Leticia Mancuzo de e COSTA, Willian Werner Angelo da. Inferência de indicadores socioeconômicos com base em imagens de rua utilizando deep learning. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2020. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/5485debf-6346-4160-ab82-6bb9dd680de1/Willian%20Werner%20Angelo%20da%20Costa%20PCS3860.pdf. Acesso em: 09 maio 2024.
APA
Almeida, L. M. de, & Costa, W. W. A. da. (2020). Inferência de indicadores socioeconômicos com base em imagens de rua utilizando deep learning (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/5485debf-6346-4160-ab82-6bb9dd680de1/Willian%20Werner%20Angelo%20da%20Costa%20PCS3860.pdf
NLM
Almeida LM de, Costa WWA da. Inferência de indicadores socioeconômicos com base em imagens de rua utilizando deep learning [Internet]. 2020 ;[citado 2024 maio 09 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/5485debf-6346-4160-ab82-6bb9dd680de1/Willian%20Werner%20Angelo%20da%20Costa%20PCS3860.pdf
Vancouver
Almeida LM de, Costa WWA da. Inferência de indicadores socioeconômicos com base em imagens de rua utilizando deep learning [Internet]. 2020 ;[citado 2024 maio 09 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/5485debf-6346-4160-ab82-6bb9dd680de1/Willian%20Werner%20Angelo%20da%20Costa%20PCS3860.pdf

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