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Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
aplicadas a previsão de curto prazo de séries temporais financeiras (2018)
Souza, Vitor Nazareth de; Ohishi, Takaaki (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: ADMINISTRAÇÃO DE RISCO, ANÁLISE DE ONDALETAS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, REDES NEURAIS
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ABNT
SOUZA, Vitor Nazareth de. aplicadas a previsão de curto prazo de séries temporais financeiras. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2018. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/7c708d15-086b-4f31-944d-a16f743b2db1/Souza_VitorNazareth_tcc.pdf. Acesso em: 03 maio 2024.
APA
Souza, V. N. de. (2018). aplicadas a previsão de curto prazo de séries temporais financeiras (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/7c708d15-086b-4f31-944d-a16f743b2db1/Souza_VitorNazareth_tcc.pdf
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Souza VN de. aplicadas a previsão de curto prazo de séries temporais financeiras [Internet]. 2018 ;[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/7c708d15-086b-4f31-944d-a16f743b2db1/Souza_VitorNazareth_tcc.pdf
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Souza VN de. aplicadas a previsão de curto prazo de séries temporais financeiras [Internet]. 2018 ;[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/7c708d15-086b-4f31-944d-a16f743b2db1/Souza_VitorNazareth_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Aprendizado de máquina profundo na análise de segmentação de clientes (2018)
Lee, Gustavo Hwu; Ribeiro, Celma (Orientador)
Unidade: EP
Subjects: REDES NEURAIS, INTERAÇÃO HOMEM-MÁQUINA
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LEE, Gustavo Hwu. Aprendizado de máquina profundo na análise de segmentação de clientes. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – EPUSP, São Paulo, 2018. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/47a42712-1cc3-4df0-8f98-7b91a229e573/GUSTAVO%20HWU%20LEE%20-%20PRO18.pdf. Acesso em: 03 maio 2024.
APA
Lee, G. H. (2018). Aprendizado de máquina profundo na análise de segmentação de clientes (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). EPUSP, São Paulo. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/47a42712-1cc3-4df0-8f98-7b91a229e573/GUSTAVO%20HWU%20LEE%20-%20PRO18.pdf
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Lee GH. Aprendizado de máquina profundo na análise de segmentação de clientes [Internet]. 2018 ;[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/47a42712-1cc3-4df0-8f98-7b91a229e573/GUSTAVO%20HWU%20LEE%20-%20PRO18.pdf
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Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Aplicação de redes neurais artificiais na previsão do comportamento do mercado de ações (2018)
Ficher, Aline Passos; Figueiredo, Danilo Zucolli (Orientador)
Unidade: EP
Subjects: ENGENHARIA FINANCEIRA, REDES NEURAIS
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FICHER, Aline Passos. Aplicação de redes neurais artificiais na previsão do comportamento do mercado de ações. . São Paulo: EPUSP. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/673d531d-4491-4984-a444-fe6062d0b9eb/Aline%20Passos%20Ficher%20%28%20MBA%20%29.pdf. Acesso em: 03 maio 2024. , 2018
APA
Ficher, A. P. (2018). Aplicação de redes neurais artificiais na previsão do comportamento do mercado de ações. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA), São Paulo: EPUSP. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/673d531d-4491-4984-a444-fe6062d0b9eb/Aline%20Passos%20Ficher%20%28%20MBA%20%29.pdf
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Ficher AP. Aplicação de redes neurais artificiais na previsão do comportamento do mercado de ações [Internet]. 2018 ;[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/673d531d-4491-4984-a444-fe6062d0b9eb/Aline%20Passos%20Ficher%20%28%20MBA%20%29.pdf
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Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Estimação de demanda considerando variáveis climatológicas em curto prazo (2018)
Abbade, Rafael Vergani; Fernandes, Ricardo Augusto Souza (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, ENERGIA ELÉTRICA, MINERAÇÃO DE DADOS, REDES NEURAIS
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ABNT
ABBADE, Rafael Vergani. Estimação de demanda considerando variáveis climatológicas em curto prazo. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2018. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/1a1afaf7-455f-48a4-a065-d61709bb6160/Abbade_Rafael_Vergani_tcc.pdf. Acesso em: 03 maio 2024.
APA
Abbade, R. V. (2018). Estimação de demanda considerando variáveis climatológicas em curto prazo (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/1a1afaf7-455f-48a4-a065-d61709bb6160/Abbade_Rafael_Vergani_tcc.pdf
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Abbade RV. Estimação de demanda considerando variáveis climatológicas em curto prazo [Internet]. 2018 ;[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/1a1afaf7-455f-48a4-a065-d61709bb6160/Abbade_Rafael_Vergani_tcc.pdf
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Abbade RV. Estimação de demanda considerando variáveis climatológicas em curto prazo [Internet]. 2018 ;[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/1a1afaf7-455f-48a4-a065-d61709bb6160/Abbade_Rafael_Vergani_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Classificação litológica e identificação de zonas permoporosas em perfis de poços com base em redes neurais artificiais não supervisionadas (2018)
Spada, Nathalia Seiler; Carneiro, Cleyton de Carvalho (Orientador) ; Oliveira, Lucas Blanes (coorient)
Unidade: EP
Subjects: PERFILAGEM, MAPAS, REDES NEURAIS
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SPADA, Nathalia Seiler. Classificação litológica e identificação de zonas permoporosas em perfis de poços com base em redes neurais artificiais não supervisionadas. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – EPUSP/PMI, Santos, 2018. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/9b5e4378-6d11-4e69-a90d-7f34ccee6788/Nath%C3%A1lia%20Seiler%20Spada.pdf. Acesso em: 03 maio 2024.
APA
Spada, N. S. (2018). Classificação litológica e identificação de zonas permoporosas em perfis de poços com base em redes neurais artificiais não supervisionadas (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). EPUSP/PMI, Santos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/9b5e4378-6d11-4e69-a90d-7f34ccee6788/Nath%C3%A1lia%20Seiler%20Spada.pdf
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Spada NS. Classificação litológica e identificação de zonas permoporosas em perfis de poços com base em redes neurais artificiais não supervisionadas [Internet]. 2018 ;[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/9b5e4378-6d11-4e69-a90d-7f34ccee6788/Nath%C3%A1lia%20Seiler%20Spada.pdf
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Spada NS. Classificação litológica e identificação de zonas permoporosas em perfis de poços com base em redes neurais artificiais não supervisionadas [Internet]. 2018 ;[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/9b5e4378-6d11-4e69-a90d-7f34ccee6788/Nath%C3%A1lia%20Seiler%20Spada.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Métodos de aprendizado de máquina para previsão de pontos críticos de equilibrio em ligas multi-componente (2018)
Ribeiro, Paula Arantes; Goldenstein, Hélio (Orientador)
Unidade: EP
Subjects: REDES NEURAIS, AÇO, TERMODINÂMICA, REGRESSÃO
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ABNT
RIBEIRO, Paula Arantes. Métodos de aprendizado de máquina para previsão de pontos críticos de equilibrio em ligas multi-componente. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – EPUSP, São Paulo, 2018. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/bd00c088-6eb7-4407-866b-a92a450f3874/TF-2018%20R352m_29082019_093337.pdf. Acesso em: 03 maio 2024.
APA
Ribeiro, P. A. (2018). Métodos de aprendizado de máquina para previsão de pontos críticos de equilibrio em ligas multi-componente (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). EPUSP, São Paulo. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/bd00c088-6eb7-4407-866b-a92a450f3874/TF-2018%20R352m_29082019_093337.pdf
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Ribeiro PA. Métodos de aprendizado de máquina para previsão de pontos críticos de equilibrio em ligas multi-componente [Internet]. 2018 ;[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/bd00c088-6eb7-4407-866b-a92a450f3874/TF-2018%20R352m_29082019_093337.pdf
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Ribeiro PA. Métodos de aprendizado de máquina para previsão de pontos críticos de equilibrio em ligas multi-componente [Internet]. 2018 ;[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/bd00c088-6eb7-4407-866b-a92a450f3874/TF-2018%20R352m_29082019_093337.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Avaliação de desempenho de uma rede neural convolucional para classificação de imagens ruidosas (2018)
Faccini, Fábio Augusto Gonçalves; Gonzaga, Adilson (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: IMAGEM, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, REDES NEURAIS
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ABNT
FACCINI, Fábio Augusto Gonçalves. Avaliação de desempenho de uma rede neural convolucional para classificação de imagens ruidosas. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2018. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4e75f685-6d2f-498d-bb43-f8ef5e282407/Faccini_Fabio_Augusto_Goncalves_tcc.pdf. Acesso em: 03 maio 2024.
APA
Faccini, F. A. G. (2018). Avaliação de desempenho de uma rede neural convolucional para classificação de imagens ruidosas (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/4e75f685-6d2f-498d-bb43-f8ef5e282407/Faccini_Fabio_Augusto_Goncalves_tcc.pdf
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Faccini FAG. Avaliação de desempenho de uma rede neural convolucional para classificação de imagens ruidosas [Internet]. 2018 ;[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4e75f685-6d2f-498d-bb43-f8ef5e282407/Faccini_Fabio_Augusto_Goncalves_tcc.pdf
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Faccini FAG. Avaliação de desempenho de uma rede neural convolucional para classificação de imagens ruidosas [Internet]. 2018 ;[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/4e75f685-6d2f-498d-bb43-f8ef5e282407/Faccini_Fabio_Augusto_Goncalves_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Utilização de redes neurais para determinação de tensão nodal em barras não observáveis (2018)
Rocha, Luiz Victor Linhares; Asada, Eduardo Nobuhiro (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, SISTEMAS ELÉTRICOS DE POTÊNCIA
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ABNT
ROCHA, Luiz Victor Linhares. Utilização de redes neurais para determinação de tensão nodal em barras não observáveis. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2018. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/57833c21-09b1-4531-9fd9-6629cb9db65d/Rocha_LuizVictor_tcc.pdf. Acesso em: 03 maio 2024.
APA
Rocha, L. V. L. (2018). Utilização de redes neurais para determinação de tensão nodal em barras não observáveis (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/57833c21-09b1-4531-9fd9-6629cb9db65d/Rocha_LuizVictor_tcc.pdf
NLM
Rocha LVL. Utilização de redes neurais para determinação de tensão nodal em barras não observáveis [Internet]. 2018 ;[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/57833c21-09b1-4531-9fd9-6629cb9db65d/Rocha_LuizVictor_tcc.pdf
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Rocha LVL. Utilização de redes neurais para determinação de tensão nodal em barras não observáveis [Internet]. 2018 ;[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/57833c21-09b1-4531-9fd9-6629cb9db65d/Rocha_LuizVictor_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
A photovoltaic power forecasting method using artificial neural networks (2018)
Lopes, Sofia Moreira de Andrade; Cari, Elmer Pablo Tito (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: ENERGIA SOLAR, MÉTODOS DE PREVISÃO E CORREÇÃO, REDES NEURAIS
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ABNT
LOPES, Sofia Moreira de Andrade. A photovoltaic power forecasting method using artificial neural networks. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2018. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/69eb3e1f-db61-4984-8cf9-08d361046694/Lopes_Sofia_Moreira_de_Andrade_TCC.pdf. Acesso em: 03 maio 2024.
APA
Lopes, S. M. de A. (2018). A photovoltaic power forecasting method using artificial neural networks (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/69eb3e1f-db61-4984-8cf9-08d361046694/Lopes_Sofia_Moreira_de_Andrade_TCC.pdf
NLM
Lopes SM de A. A photovoltaic power forecasting method using artificial neural networks [Internet]. 2018 ;[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/69eb3e1f-db61-4984-8cf9-08d361046694/Lopes_Sofia_Moreira_de_Andrade_TCC.pdf
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Lopes SM de A. A photovoltaic power forecasting method using artificial neural networks [Internet]. 2018 ;[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/69eb3e1f-db61-4984-8cf9-08d361046694/Lopes_Sofia_Moreira_de_Andrade_TCC.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Redes neurais artificiais para a estimativa da resistência e consistência de concretos (2018)
Resende, Hellen Dias; Coimbra, Lucas Arruda; Paula, Murilo Rosa de; Pileggi, Rafael Giuliano (Orientador) ; Rebmann, Markus Samuel (coorient)
Unidade: EP
Subjects: CONCRETO, PROCESSAMENTO DE DADOS, REDES NEURAIS
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ABNT
RESENDE, Hellen Dias e COIMBRA, Lucas Arruda e PAULA, Murilo Rosa de. Redes neurais artificiais para a estimativa da resistência e consistência de concretos. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – EPUSP, São Paulo, 2018. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/8b19444a-d27f-4539-9bf6-9deea31db40d/HELLEN%20DIAS%20RESENDE%2018.pdf. Acesso em: 03 maio 2024.
APA
Resende, H. D., Coimbra, L. A., & Paula, M. R. de. (2018). Redes neurais artificiais para a estimativa da resistência e consistência de concretos (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). EPUSP, São Paulo. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/8b19444a-d27f-4539-9bf6-9deea31db40d/HELLEN%20DIAS%20RESENDE%2018.pdf
NLM
Resende HD, Coimbra LA, Paula MR de. Redes neurais artificiais para a estimativa da resistência e consistência de concretos [Internet]. 2018 ;[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/8b19444a-d27f-4539-9bf6-9deea31db40d/HELLEN%20DIAS%20RESENDE%2018.pdf
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Resende HD, Coimbra LA, Paula MR de. Redes neurais artificiais para a estimativa da resistência e consistência de concretos [Internet]. 2018 ;[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/8b19444a-d27f-4539-9bf6-9deea31db40d/HELLEN%20DIAS%20RESENDE%2018.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Rede neural convolucional e recursiva para a estimação de profundidade de objetos em vídeos (2018)
Moreira, Pedro Henrique de Oliveira; Rocha, Victor Hugo Nascimento; Cabral, Eduardo Lobo Lustosa (Orientador)
Unidade: EP
Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, PROCESSAMENTO DE IMAGENS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MOREIRA, Pedro Henrique de Oliveira e ROCHA, Victor Hugo Nascimento. Rede neural convolucional e recursiva para a estimação de profundidade de objetos em vídeos. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – EPUSP, São Paulo, 2018. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/95dac003-f29a-433b-8ae1-1132875c7aa9/Pedro%20Moreira%20-%20Victor%20rocha-%20Monografia.pdf. Acesso em: 03 maio 2024.
APA
Moreira, P. H. de O., & Rocha, V. H. N. (2018). Rede neural convolucional e recursiva para a estimação de profundidade de objetos em vídeos (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). EPUSP, São Paulo. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/95dac003-f29a-433b-8ae1-1132875c7aa9/Pedro%20Moreira%20-%20Victor%20rocha-%20Monografia.pdf
NLM
Moreira PH de O, Rocha VHN. Rede neural convolucional e recursiva para a estimação de profundidade de objetos em vídeos [Internet]. 2018 ;[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/95dac003-f29a-433b-8ae1-1132875c7aa9/Pedro%20Moreira%20-%20Victor%20rocha-%20Monografia.pdf
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Moreira PH de O, Rocha VHN. Rede neural convolucional e recursiva para a estimação de profundidade de objetos em vídeos [Internet]. 2018 ;[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/95dac003-f29a-433b-8ae1-1132875c7aa9/Pedro%20Moreira%20-%20Victor%20rocha-%20Monografia.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Avaliação de desempenho de redes neurais convolucionais para classificação de imagens de texturas rotacionadas (2018)
Oliveira, Kaio Augusto de; Gonzaga, Adilson (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: RECONHECIMENTO DE IMAGEM, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
OLIVEIRA, Kaio Augusto de. Avaliação de desempenho de redes neurais convolucionais para classificação de imagens de texturas rotacionadas. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2018. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/78d064db-ba07-48a4-8b34-016e6d37f2cd/Oliveira_Kaio_Augusto_tcc.pdf. Acesso em: 03 maio 2024.
APA
Oliveira, K. A. de. (2018). Avaliação de desempenho de redes neurais convolucionais para classificação de imagens de texturas rotacionadas (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/78d064db-ba07-48a4-8b34-016e6d37f2cd/Oliveira_Kaio_Augusto_tcc.pdf
NLM
Oliveira KA de. Avaliação de desempenho de redes neurais convolucionais para classificação de imagens de texturas rotacionadas [Internet]. 2018 ;[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/78d064db-ba07-48a4-8b34-016e6d37f2cd/Oliveira_Kaio_Augusto_tcc.pdf
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Oliveira KA de. Avaliação de desempenho de redes neurais convolucionais para classificação de imagens de texturas rotacionadas [Internet]. 2018 ;[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/78d064db-ba07-48a4-8b34-016e6d37f2cd/Oliveira_Kaio_Augusto_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
O monitoramento remoto das situações de curtos-circuitos em um sistema de distribuição via considerando diferentes topologias e perfis de carga (2017)
Ota, Rodolfo Takeshi; Oleskovicz, Mario (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: DISTRIBUIÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA, ENERGIA ELÉTRICA, REDES NEURAIS
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ABNT
OTA, Rodolfo Takeshi. O monitoramento remoto das situações de curtos-circuitos em um sistema de distribuição via considerando diferentes topologias e perfis de carga. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2017. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/1dbf8774-d1a9-4486-b4e7-e36b41f241d1/Ota_Rodolfo_Takeshi_tcc.pdf. Acesso em: 03 maio 2024.
APA
Ota, R. T. (2017). O monitoramento remoto das situações de curtos-circuitos em um sistema de distribuição via considerando diferentes topologias e perfis de carga (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/1dbf8774-d1a9-4486-b4e7-e36b41f241d1/Ota_Rodolfo_Takeshi_tcc.pdf
NLM
Ota RT. O monitoramento remoto das situações de curtos-circuitos em um sistema de distribuição via considerando diferentes topologias e perfis de carga [Internet]. 2017 ;[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/1dbf8774-d1a9-4486-b4e7-e36b41f241d1/Ota_Rodolfo_Takeshi_tcc.pdf
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Ota RT. O monitoramento remoto das situações de curtos-circuitos em um sistema de distribuição via considerando diferentes topologias e perfis de carga [Internet]. 2017 ;[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/1dbf8774-d1a9-4486-b4e7-e36b41f241d1/Ota_Rodolfo_Takeshi_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Análise da influência de descritores de textura LMP na entrada de redes neurais convolucionais (2017)
Pizzi, Daniel Arruda; Gonzaga, Adilson (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: IMAGEM, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PIZZI, Daniel Arruda. Análise da influência de descritores de textura LMP na entrada de redes neurais convolucionais. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2017. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/aee51052-7dd6-4937-98b6-a2c6cc91ad29/Pizzi_Daniel_Arruda_tcc.pdf. Acesso em: 03 maio 2024.
APA
Pizzi, D. A. (2017). Análise da influência de descritores de textura LMP na entrada de redes neurais convolucionais (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/aee51052-7dd6-4937-98b6-a2c6cc91ad29/Pizzi_Daniel_Arruda_tcc.pdf
NLM
Pizzi DA. Análise da influência de descritores de textura LMP na entrada de redes neurais convolucionais [Internet]. 2017 ;[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/aee51052-7dd6-4937-98b6-a2c6cc91ad29/Pizzi_Daniel_Arruda_tcc.pdf
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Pizzi DA. Análise da influência de descritores de textura LMP na entrada de redes neurais convolucionais [Internet]. 2017 ;[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/aee51052-7dd6-4937-98b6-a2c6cc91ad29/Pizzi_Daniel_Arruda_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Development of a fully attention-based question-answering model (2017)
Correia, Alvaro Henrique Chaim; Silva, Jorge Luiz Moreira; Cozman, Fabio Gagliardi (Orientador)
Unidade: EP
Subjects: SISTEMAS DE QUESTÕES E RESPOSTAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS
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ABNT
CORREIA, Alvaro Henrique Chaim e SILVA, Jorge Luiz Moreira. Development of a fully attention-based question-answering model. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2017. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/e5bd3818-9fae-40a4-9665-d3383369f9c9/AlvaroHenriqueChaimCorreia%20PMR17.pdf. Acesso em: 03 maio 2024.
APA
Correia, A. H. C., & Silva, J. L. M. (2017). Development of a fully attention-based question-answering model (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/e5bd3818-9fae-40a4-9665-d3383369f9c9/AlvaroHenriqueChaimCorreia%20PMR17.pdf
NLM
Correia AHC, Silva JLM. Development of a fully attention-based question-answering model [Internet]. 2017 ;[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/e5bd3818-9fae-40a4-9665-d3383369f9c9/AlvaroHenriqueChaimCorreia%20PMR17.pdf
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Correia AHC, Silva JLM. Development of a fully attention-based question-answering model [Internet]. 2017 ;[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/e5bd3818-9fae-40a4-9665-d3383369f9c9/AlvaroHenriqueChaimCorreia%20PMR17.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Redes neurais convolucionais para aprendizagem e reconhecimento de objetos 3D (2017)
Miyazaki, Caio Kioshi; Guizilini, Vitor Campanholo (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, TERCEIRA DIMENSÃO
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ABNT
MIYAZAKI, Caio Kioshi. Redes neurais convolucionais para aprendizagem e reconhecimento de objetos 3D. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2017. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/ee692ea6-3d9c-4d48-92a6-c672e8dbef07/Miyazaki_caio_tcc.pdf. Acesso em: 03 maio 2024.
APA
Miyazaki, C. K. (2017). Redes neurais convolucionais para aprendizagem e reconhecimento de objetos 3D (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/ee692ea6-3d9c-4d48-92a6-c672e8dbef07/Miyazaki_caio_tcc.pdf
NLM
Miyazaki CK. Redes neurais convolucionais para aprendizagem e reconhecimento de objetos 3D [Internet]. 2017 ;[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/ee692ea6-3d9c-4d48-92a6-c672e8dbef07/Miyazaki_caio_tcc.pdf
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Miyazaki CK. Redes neurais convolucionais para aprendizagem e reconhecimento de objetos 3D [Internet]. 2017 ;[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/ee692ea6-3d9c-4d48-92a6-c672e8dbef07/Miyazaki_caio_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Impacto de variáveis climatológicas e de mercado financeiro na previsão de ações de concessionárias de energia elétrica (2017)
Reis, Pedro Augusto; Fernandes, Ricardo Augusto Souza (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, MERCADO FINANCEIRO, MINERAÇÃO DE DADOS, REDES NEURAIS
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ABNT
REIS, Pedro Augusto. Impacto de variáveis climatológicas e de mercado financeiro na previsão de ações de concessionárias de energia elétrica. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2017. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/b1533019-b70f-49fb-b2fc-21ca45f42d11/Reis_Pedro_Augusto_tcc.pdf. Acesso em: 03 maio 2024.
APA
Reis, P. A. (2017). Impacto de variáveis climatológicas e de mercado financeiro na previsão de ações de concessionárias de energia elétrica (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/b1533019-b70f-49fb-b2fc-21ca45f42d11/Reis_Pedro_Augusto_tcc.pdf
NLM
Reis PA. Impacto de variáveis climatológicas e de mercado financeiro na previsão de ações de concessionárias de energia elétrica [Internet]. 2017 ;[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/b1533019-b70f-49fb-b2fc-21ca45f42d11/Reis_Pedro_Augusto_tcc.pdf
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Reis PA. Impacto de variáveis climatológicas e de mercado financeiro na previsão de ações de concessionárias de energia elétrica [Internet]. 2017 ;[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/b1533019-b70f-49fb-b2fc-21ca45f42d11/Reis_Pedro_Augusto_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Aplicação de redes neurais no problema de sequenciamento de máquinas (2017)
Marmo, João Victor; Silva, Ivan Nunes da (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: HEURÍSTICA, MATLAB, METODOLOGIA E TÉCNICAS DE COMPUTAÇÃO, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MARMO, João Victor. Aplicação de redes neurais no problema de sequenciamento de máquinas. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2017. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/e4b82a03-c5c7-4b41-a7d6-75df861a9560/Marmo_JoaoVictor_tcc.pdf. Acesso em: 03 maio 2024.
APA
Marmo, J. V. (2017). Aplicação de redes neurais no problema de sequenciamento de máquinas (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/e4b82a03-c5c7-4b41-a7d6-75df861a9560/Marmo_JoaoVictor_tcc.pdf
NLM
Marmo JV. Aplicação de redes neurais no problema de sequenciamento de máquinas [Internet]. 2017 ;[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/e4b82a03-c5c7-4b41-a7d6-75df861a9560/Marmo_JoaoVictor_tcc.pdf
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Marmo JV. Aplicação de redes neurais no problema de sequenciamento de máquinas [Internet]. 2017 ;[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/e4b82a03-c5c7-4b41-a7d6-75df861a9560/Marmo_JoaoVictor_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Estimação de preço e demanda de energia elétrica baseado em dados no domínio do tempo e da frequência (2017)
Trevisani, Pedro Henrique Marques; Fernandes, Ricardo Augusto Souza (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: ENERGIA ELÉTRICA, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
TREVISANI, Pedro Henrique Marques. Estimação de preço e demanda de energia elétrica baseado em dados no domínio do tempo e da frequência. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2017. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/ab27ad7c-d1f7-4efa-86c3-8f51b3a1cc5b/Trevisani_PedroHenrique_tcc.pdf. Acesso em: 03 maio 2024.
APA
Trevisani, P. H. M. (2017). Estimação de preço e demanda de energia elétrica baseado em dados no domínio do tempo e da frequência (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/ab27ad7c-d1f7-4efa-86c3-8f51b3a1cc5b/Trevisani_PedroHenrique_tcc.pdf
NLM
Trevisani PHM. Estimação de preço e demanda de energia elétrica baseado em dados no domínio do tempo e da frequência [Internet]. 2017 ;[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/ab27ad7c-d1f7-4efa-86c3-8f51b3a1cc5b/Trevisani_PedroHenrique_tcc.pdf
Vancouver
Trevisani PHM. Estimação de preço e demanda de energia elétrica baseado em dados no domínio do tempo e da frequência [Internet]. 2017 ;[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/ab27ad7c-d1f7-4efa-86c3-8f51b3a1cc5b/Trevisani_PedroHenrique_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Mineração de dados aplicada à previsão do preço de ações de concessionárias de energia elétrica do Estado de São Paulo (2016)
Leite, Lucas de Oliveira Garrigós; Fernandes, Ricardo Augusto Souza (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, ENERGIA ELÉTRICA, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LEITE, Lucas de Oliveira Garrigós. Mineração de dados aplicada à previsão do preço de ações de concessionárias de energia elétrica do Estado de São Paulo. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2016. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c50e941d-de16-460d-b8af-08799db51d65/Leite_Lucas_de_Oliveira_Garrigos_tcc.pdf. Acesso em: 03 maio 2024.
APA
Leite, L. de O. G. (2016). Mineração de dados aplicada à previsão do preço de ações de concessionárias de energia elétrica do Estado de São Paulo (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/c50e941d-de16-460d-b8af-08799db51d65/Leite_Lucas_de_Oliveira_Garrigos_tcc.pdf
NLM
Leite L de OG. Mineração de dados aplicada à previsão do preço de ações de concessionárias de energia elétrica do Estado de São Paulo [Internet]. 2016 ;[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c50e941d-de16-460d-b8af-08799db51d65/Leite_Lucas_de_Oliveira_Garrigos_tcc.pdf
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Leite L de OG. Mineração de dados aplicada à previsão do preço de ações de concessionárias de energia elétrica do Estado de São Paulo [Internet]. 2016 ;[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/c50e941d-de16-460d-b8af-08799db51d65/Leite_Lucas_de_Oliveira_Garrigos_tcc.pdf

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