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  • Dissertação (Mestrado)

    Avaliação de representações embeddings para similaridade sentencial no Português (2023)

    Rodrigues, Ana Carolina; Marcacini, Ricardo Marcondes (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, REDES NEURAIS, MINERAÇÃO DE DADOS

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      RODRIGUES, Ana Carolina. Avaliação de representações embeddings para similaridade sentencial no Português. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02062023-105741/. Acesso em: 13 nov. 2024.

    • APA

      Rodrigues, A. C. (2023). Avaliação de representações embeddings para similaridade sentencial no Português (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02062023-105741/

    • NLM

      Rodrigues AC. Avaliação de representações embeddings para similaridade sentencial no Português [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02062023-105741/

    • Vancouver

      Rodrigues AC. Avaliação de representações embeddings para similaridade sentencial no Português [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02062023-105741/

  • Tese (Doutorado)

    Aprendizado de representações com Redes Convolucionais para a identificação de espécies de pássaros e anuros em Paisagens Acústicas (2022)

    Dias, Fábio Felix; Minghim, Rosane (Orientador) ; Ponti, Moacir Antonelli (coorient)

    Unidade: ICMC

    Subjects: REDES NEURAIS, ANÁLISE DE DADOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, COMPORTAMENTO ANIMAL, BIODIVERSIDADE, PROCESSAMENTO DE SINAIS, PÁSSAROS, PERCEPÇÃO AUDITIVA

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      DIAS, Fábio Felix. Aprendizado de representações com Redes Convolucionais para a identificação de espécies de pássaros e anuros em Paisagens Acústicas. 2022. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11012023-094123/. Acesso em: 13 nov. 2024.

    • APA

      Dias, F. F. (2022). Aprendizado de representações com Redes Convolucionais para a identificação de espécies de pássaros e anuros em Paisagens Acústicas (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11012023-094123/

    • NLM

      Dias FF. Aprendizado de representações com Redes Convolucionais para a identificação de espécies de pássaros e anuros em Paisagens Acústicas [Internet]. 2022 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11012023-094123/

    • Vancouver

      Dias FF. Aprendizado de representações com Redes Convolucionais para a identificação de espécies de pássaros e anuros em Paisagens Acústicas [Internet]. 2022 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11012023-094123/

  • Dissertação (Mestrado)

    Machine Learning techniques applied to identifying clinical factors regarding automated medical prognosis (2022)

    Barros, Pedro Henrique Ferracini de; Rodrigues Junior, José Fernando (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MEDICINA PREVENTIVA, DIAGNÓSTICO POR COMPUTADOR, SISTEMAS COMPUTADORIZADOS DE REGISTROS MÉDICOS, REDES NEURAIS, FENÓTIPOS

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      BARROS, Pedro Henrique Ferracini de. Machine Learning techniques applied to identifying clinical factors regarding automated medical prognosis. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19012023-093014/. Acesso em: 13 nov. 2024.

    • APA

      Barros, P. H. F. de. (2022). Machine Learning techniques applied to identifying clinical factors regarding automated medical prognosis (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19012023-093014/

    • NLM

      Barros PHF de. Machine Learning techniques applied to identifying clinical factors regarding automated medical prognosis [Internet]. 2022 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19012023-093014/

    • Vancouver

      Barros PHF de. Machine Learning techniques applied to identifying clinical factors regarding automated medical prognosis [Internet]. 2022 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19012023-093014/

  • Dissertação (Mestrado)

    Redes neurais para grafos e suas aplicações aos sistemas complexos (2022)

    Carvalho, Guilherme Michel Lima de; Rodrigues, Francisco Aparecido (Orientador)

    Unidade: INTER: ICMC -UFSCAR

    Subjects: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES COMPLEXAS, TEORIA DOS GRAFOS, ANÁLISE DE REGRESSÃO E DE CORRELAÇÃO

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      CARVALHO, Guilherme Michel Lima de. Redes neurais para grafos e suas aplicações aos sistemas complexos. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-07062022-132235/. Acesso em: 13 nov. 2024.

    • APA

      Carvalho, G. M. L. de. (2022). Redes neurais para grafos e suas aplicações aos sistemas complexos (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-07062022-132235/

    • NLM

      Carvalho GML de. Redes neurais para grafos e suas aplicações aos sistemas complexos [Internet]. 2022 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-07062022-132235/

    • Vancouver

      Carvalho GML de. Redes neurais para grafos e suas aplicações aos sistemas complexos [Internet]. 2022 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-07062022-132235/

  • Tese (Doutorado)

    Aproveitando o comportamento de convergência para equilibrar tarefas conflitantes no aprendizado de múltiplas tarefas (2022)

    Nakamura, Angelica Tiemi Mizuno; Wolf, Denis Fernando (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      NAKAMURA, Angelica Tiemi Mizuno. Aproveitando o comportamento de convergência para equilibrar tarefas conflitantes no aprendizado de múltiplas tarefas. 2022. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17022023-095144/. Acesso em: 13 nov. 2024.

    • APA

      Nakamura, A. T. M. (2022). Aproveitando o comportamento de convergência para equilibrar tarefas conflitantes no aprendizado de múltiplas tarefas (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17022023-095144/

    • NLM

      Nakamura ATM. Aproveitando o comportamento de convergência para equilibrar tarefas conflitantes no aprendizado de múltiplas tarefas [Internet]. 2022 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17022023-095144/

    • Vancouver

      Nakamura ATM. Aproveitando o comportamento de convergência para equilibrar tarefas conflitantes no aprendizado de múltiplas tarefas [Internet]. 2022 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17022023-095144/

  • Dissertação (Mestrado)

    Deep learning em dois estágios para detecção e classificaçãode doenças em folhas de plantas com aplicação em dispositivos móveis (2021)

    Leite, Tiago de Miranda; Ponti, Moacir Antonelli (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, FOLHAS (PLANTAS), DOENÇAS DE PLANTAS, PROCESSAMENTO DE IMAGENS

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      LEITE, Tiago de Miranda. Deep learning em dois estágios para detecção e classificaçãode doenças em folhas de plantas com aplicação em dispositivos móveis. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02022022-121135/. Acesso em: 13 nov. 2024.

    • APA

      Leite, T. de M. (2021). Deep learning em dois estágios para detecção e classificaçãode doenças em folhas de plantas com aplicação em dispositivos móveis (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02022022-121135/

    • NLM

      Leite T de M. Deep learning em dois estágios para detecção e classificaçãode doenças em folhas de plantas com aplicação em dispositivos móveis [Internet]. 2021 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02022022-121135/

    • Vancouver

      Leite T de M. Deep learning em dois estágios para detecção e classificaçãode doenças em folhas de plantas com aplicação em dispositivos móveis [Internet]. 2021 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02022022-121135/

  • Tese (Doutorado)

    Scene compliant spatio-temporal multi-modal multi-agent long-term trajectory forecasting (2021)

    Ridel, Daniela Alves; Wolf, Denis Fernando (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, VEÍCULOS AUTÔNOMOS, CIDADES INTELIGENTES

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      RIDEL, Daniela Alves. Scene compliant spatio-temporal multi-modal multi-agent long-term trajectory forecasting. 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-08112021-112852/. Acesso em: 13 nov. 2024.

    • APA

      Ridel, D. A. (2021). Scene compliant spatio-temporal multi-modal multi-agent long-term trajectory forecasting (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-08112021-112852/

    • NLM

      Ridel DA. Scene compliant spatio-temporal multi-modal multi-agent long-term trajectory forecasting [Internet]. 2021 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-08112021-112852/

    • Vancouver

      Ridel DA. Scene compliant spatio-temporal multi-modal multi-agent long-term trajectory forecasting [Internet]. 2021 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-08112021-112852/

  • Tese (Doutorado)

    Unsupervised Learning Approaches for Non-Stationary Data Streams (2021)

    Garcia, Kemilly Dearo; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE DADOS, REDES NEURAIS, APLICATIVOS MÓVEIS

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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      GARCIA, Kemilly Dearo. Unsupervised Learning Approaches for Non-Stationary Data Streams. 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24062021-161645/. Acesso em: 13 nov. 2024.

    • APA

      Garcia, K. D. (2021). Unsupervised Learning Approaches for Non-Stationary Data Streams (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24062021-161645/

    • NLM

      Garcia KD. Unsupervised Learning Approaches for Non-Stationary Data Streams [Internet]. 2021 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24062021-161645/

    • Vancouver

      Garcia KD. Unsupervised Learning Approaches for Non-Stationary Data Streams [Internet]. 2021 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24062021-161645/

  • Artigo de periodico

    Uncertainty quantification for hydrological models based on neural networks: the dropout ensemble (2021)

    Althoff, Daniel; Rodrigues, Lineu Neiva; Bazame, Helizani Couto

    Source: Stochastic Environmental Research and Risk Assessment. Unidade: ESALQ

    Subjects: HIDROLOGIA, INFERÊNCIA ESTATÍSTICA, MÉTODO DE MONTE CARLO, REDES NEURAIS

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      ALTHOFF, Daniel e RODRIGUES, Lineu Neiva e BAZAME, Helizani Couto. Uncertainty quantification for hydrological models based on neural networks: the dropout ensemble. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, p. 1-17, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00477-021-01980-8. Acesso em: 13 nov. 2024.

    • APA

      Althoff, D., Rodrigues, L. N., & Bazame, H. C. (2021). Uncertainty quantification for hydrological models based on neural networks: the dropout ensemble. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 1-17. doi:10.1007/s00477-021-01980-8

    • NLM

      Althoff D, Rodrigues LN, Bazame HC. Uncertainty quantification for hydrological models based on neural networks: the dropout ensemble [Internet]. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment. 2021 ; 1-17.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00477-021-01980-8

    • Vancouver

      Althoff D, Rodrigues LN, Bazame HC. Uncertainty quantification for hydrological models based on neural networks: the dropout ensemble [Internet]. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment. 2021 ; 1-17.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00477-021-01980-8

  • Tese (Doutorado)

    Activity recognition and bioinspired approaches for robotics in intelligent environments (2021)

    Ranieri, Caetano Mazzoni; Romero, Roseli Aparecida Francelin (Orientador) ; Vargas, Patrícia Amâncio (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: ROBÔS, PERCEPÇÃO DA FACE, VISÃO COMPUTACIONAL, AMBIENTES URBANOS, REDES NEURAIS

    Acesso à fonteHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      RANIERI, Caetano Mazzoni. Activity recognition and bioinspired approaches for robotics in intelligent environments. 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11082021-112227/. Acesso em: 13 nov. 2024.

    • APA

      Ranieri, C. M. (2021). Activity recognition and bioinspired approaches for robotics in intelligent environments (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11082021-112227/

    • NLM

      Ranieri CM. Activity recognition and bioinspired approaches for robotics in intelligent environments [Internet]. 2021 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11082021-112227/

    • Vancouver

      Ranieri CM. Activity recognition and bioinspired approaches for robotics in intelligent environments [Internet]. 2021 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11082021-112227/

  • Dissertação (Mestrado)

    Vector representation of texts applied to prediction models (2020)

    Stern, Deborah Bassi; Izbicki, Rafael (Orientador)

    Unidade: ICMC/UFSCar

    Subjects: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, REDES NEURAIS, PREDIÇÃO, SINTAXE E SEMÂNTICA DA LINGUAGEM NATURAL, SEMÂNTICA DA PALAVRA, ESTATÍSTICA DESCRITIVA

    Acesso à fonteHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      STERN, Deborah Bassi. Vector representation of texts applied to prediction models. 2020. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-10062020-102333/. Acesso em: 13 nov. 2024.

    • APA

      Stern, D. B. (2020). Vector representation of texts applied to prediction models (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-10062020-102333/

    • NLM

      Stern DB. Vector representation of texts applied to prediction models [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-10062020-102333/

    • Vancouver

      Stern DB. Vector representation of texts applied to prediction models [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-10062020-102333/

  • Artigo de periodico

    Prediction of Pressure-Discharge Curves of Trapezoidal Labyrinth Channels from Nonlinear Regression and Artificial Neural Networks (2020)

    Lavanholi, Rogerio ; Camargo, Antonio Pires de ; Bombardelli, Wagner Wilson Avila ; Frizzone, Jose Antonio ; Ait-Mouheb, Nassim ; Silva, Eric Alberto da; Oliveira, Fabricio Correia de

    Source: Journal of Irrigation and Drainage Engineering. Unidades: ESALQ, IPEN

    Subjects: CANAIS DE IRRIGAÇÃO, CURVAS E SUPERFÍCIES (GEOMETRIA E MODELAGEM COMPUTACIONAL), IRRIGAÇÃO POR GOTEJAMENTO, MODELOS NÃO LINEARES, PERDA DE CARGA, REDES NEURAIS

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      LAVANHOLI, Rogerio et al. Prediction of Pressure-Discharge Curves of Trapezoidal Labyrinth Channels from Nonlinear Regression and Artificial Neural Networks. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, v. 146, n. 8, p. 1-10, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1061/(ASCE)IR.1943-4774.0001485. Acesso em: 13 nov. 2024.

    • APA

      Lavanholi, R., Camargo, A. P. de, Bombardelli, W. W. A., Frizzone, J. A., Ait-Mouheb, N., Silva, E. A. da, & Oliveira, F. C. de. (2020). Prediction of Pressure-Discharge Curves of Trapezoidal Labyrinth Channels from Nonlinear Regression and Artificial Neural Networks. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 146( 8), 1-10. doi:10.1061/(ASCE)IR.1943-4774.0001485

    • NLM

      Lavanholi R, Camargo AP de, Bombardelli WWA, Frizzone JA, Ait-Mouheb N, Silva EA da, Oliveira FC de. Prediction of Pressure-Discharge Curves of Trapezoidal Labyrinth Channels from Nonlinear Regression and Artificial Neural Networks [Internet]. Journal of Irrigation and Drainage Engineering. 2020 ; 146( 8): 1-10.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1061/(ASCE)IR.1943-4774.0001485

    • Vancouver

      Lavanholi R, Camargo AP de, Bombardelli WWA, Frizzone JA, Ait-Mouheb N, Silva EA da, Oliveira FC de. Prediction of Pressure-Discharge Curves of Trapezoidal Labyrinth Channels from Nonlinear Regression and Artificial Neural Networks [Internet]. Journal of Irrigation and Drainage Engineering. 2020 ; 146( 8): 1-10.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1061/(ASCE)IR.1943-4774.0001485

  • Dissertação (Mestrado)

    Aprendizado por reforço profundo para navegação visual semântica com memória (2020)

    Santos, Iury Batista de Andrade; Romero, Roseli Aparecida Francelin (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: ROBÓTICA, ROBÔS, VISÃO COMPUTACIONAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, INTERAÇÃO HOMEM-MÁQUINA

    Acesso à fonteHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      SANTOS, Iury Batista de Andrade. Aprendizado por reforço profundo para navegação visual semântica com memória. 2020. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16122020-164714/. Acesso em: 13 nov. 2024.

    • APA

      Santos, I. B. de A. (2020). Aprendizado por reforço profundo para navegação visual semântica com memória (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16122020-164714/

    • NLM

      Santos IB de A. Aprendizado por reforço profundo para navegação visual semântica com memória [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16122020-164714/

    • Vancouver

      Santos IB de A. Aprendizado por reforço profundo para navegação visual semântica com memória [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16122020-164714/

  • Artigo de periodico

    Characterization of the radiative impact of aerosols on CO2 and energy fluxes in the Amazon deforestation arch using artificial neural networks (2020)

    Braghiere, Renato Kerches ; Yamasoe, Marcia Akemi ; Évora do Rosário, Nilton Manuel; Rocha, Humberto Ribeiro da ; Nogueira, José de Souza ; Araújo, Alessandro Carioca de

    Source: Atmospheric Chemistry and Physics. Unidade: IAG

    Subjects: INTERAÇÃO BIOSFERA-ATMOSFERA, AEROSSOL, DESMATAMENTO, REDES NEURAIS

    Acesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      BRAGHIERE, Renato Kerches et al. Characterization of the radiative impact of aerosols on CO2 and energy fluxes in the Amazon deforestation arch using artificial neural networks. Atmospheric Chemistry and Physics, v. 20, n. 6, p. 3439-3458, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.5194/acp-20-3439-2020. Acesso em: 13 nov. 2024.

    • APA

      Braghiere, R. K., Yamasoe, M. A., Évora do Rosário, N. M., Rocha, H. R. da, Nogueira, J. de S., & Araújo, A. C. de. (2020). Characterization of the radiative impact of aerosols on CO2 and energy fluxes in the Amazon deforestation arch using artificial neural networks. Atmospheric Chemistry and Physics, 20( 6), 3439-3458. doi:10.5194/acp-20-3439-2020

    • NLM

      Braghiere RK, Yamasoe MA, Évora do Rosário NM, Rocha HR da, Nogueira J de S, Araújo AC de. Characterization of the radiative impact of aerosols on CO2 and energy fluxes in the Amazon deforestation arch using artificial neural networks [Internet]. Atmospheric Chemistry and Physics. 2020 ; 20( 6): 3439-3458.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.5194/acp-20-3439-2020

    • Vancouver

      Braghiere RK, Yamasoe MA, Évora do Rosário NM, Rocha HR da, Nogueira J de S, Araújo AC de. Characterization of the radiative impact of aerosols on CO2 and energy fluxes in the Amazon deforestation arch using artificial neural networks [Internet]. Atmospheric Chemistry and Physics. 2020 ; 20( 6): 3439-3458.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.5194/acp-20-3439-2020

  • Tese (Doutorado)

    Features transfer learning between domains for image and video recognition tasks (2020)

    Santos, Fernando Pereira dos ; Ponti, Moacir Antonelli (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, TRANSFERÊNCIA (APRENDIZAGEM), CONHECIMENTO, GENERALIZAÇÃO (APRENDIZAGEM)

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      SANTOS, Fernando Pereira dos. Features transfer learning between domains for image and video recognition tasks. 2020. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19032020-083537/. Acesso em: 13 nov. 2024.

    • APA

      Santos, F. P. dos. (2020). Features transfer learning between domains for image and video recognition tasks (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19032020-083537/

    • NLM

      Santos FP dos. Features transfer learning between domains for image and video recognition tasks [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19032020-083537/

    • Vancouver

      Santos FP dos. Features transfer learning between domains for image and video recognition tasks [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19032020-083537/

  • Tese (Doutorado)

    Enhancing Dimensionality Reduction Techniques for Deep Neural Network Visualization (2020)

    Cantareira, Gabriel Dias; Paulovich, Fernando Vieira (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: REDES NEURAIS, VISUALIZAÇÃO, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

    Acesso à fonteHow to cite
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    • ABNT

      CANTAREIRA, Gabriel Dias. Enhancing Dimensionality Reduction Techniques for Deep Neural Network Visualization. 2020. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-25022021-130621/. Acesso em: 13 nov. 2024.

    • APA

      Cantareira, G. D. (2020). Enhancing Dimensionality Reduction Techniques for Deep Neural Network Visualization (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-25022021-130621/

    • NLM

      Cantareira GD. Enhancing Dimensionality Reduction Techniques for Deep Neural Network Visualization [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-25022021-130621/

    • Vancouver

      Cantareira GD. Enhancing Dimensionality Reduction Techniques for Deep Neural Network Visualization [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-25022021-130621/

  • Tese (Doutorado)

    Studies in cortical network models (2020)

    Romaro, Cecília; Silva Filho, Antônio Carlos Roque da (Orientador) ; Piqueira, José Roberto Castilho (coorient)

    Unidade: FFCLRP

    Subjects: REDES NEURAIS, NEUROCIÊNCIAS, CÓRTEX SOMATOSENSORIAL

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    • ABNT

      ROMARO, Cecília. Studies in cortical network models. 2020. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-13082020-095609/. Acesso em: 13 nov. 2024.

    • APA

      Romaro, C. (2020). Studies in cortical network models (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-13082020-095609/

    • NLM

      Romaro C. Studies in cortical network models [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-13082020-095609/

    • Vancouver

      Romaro C. Studies in cortical network models [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-13082020-095609/

  • Artigo de periodico

    Quality assessment of coffee beans through computer vision and machine learning algorithms (2020)

    Santos, Fernando Ferreira Lima dos; Rosas, Jorge Tadeu Fim ; Martins, Rodrigo Nogueira; Araújo, Guilherme de Moura; Viana, Lucas de Arruda; Gonçalves, Juliano de Paula

    Source: Coffee Science. Unidade: ESALQ

    Subjects: ALGORITMOS PARA IMAGENS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CAFÉ, GRANULOMETRIA, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      SANTOS, Fernando Ferreira Lima dos et al. Quality assessment of coffee beans through computer vision and machine learning algorithms. Coffee Science, v. 15, p. 1-9, 2020Tradução . . Disponível em: http://www.coffeescience.ufla.br/index.php/Coffeescience/article/view/1752. Acesso em: 13 nov. 2024.

    • APA

      Santos, F. F. L. dos, Rosas, J. T. F., Martins, R. N., Araújo, G. de M., Viana, L. de A., & Gonçalves, J. de P. (2020). Quality assessment of coffee beans through computer vision and machine learning algorithms. Coffee Science, 15, 1-9. doi:10.25186/.v15i.1752

    • NLM

      Santos FFL dos, Rosas JTF, Martins RN, Araújo G de M, Viana L de A, Gonçalves J de P. Quality assessment of coffee beans through computer vision and machine learning algorithms [Internet]. Coffee Science. 2020 ; 15 1-9.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: http://www.coffeescience.ufla.br/index.php/Coffeescience/article/view/1752

    • Vancouver

      Santos FFL dos, Rosas JTF, Martins RN, Araújo G de M, Viana L de A, Gonçalves J de P. Quality assessment of coffee beans through computer vision and machine learning algorithms [Internet]. Coffee Science. 2020 ; 15 1-9.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: http://www.coffeescience.ufla.br/index.php/Coffeescience/article/view/1752

  • Dissertação (Mestrado)

    Rede neural bio-inspirada para o controle dinâmico de múltiplas interseções. (2020)

    Murcia Garcia, Nelson; Hirakawa, André Riyuiti (Orientador)

    Unidade: EP

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, REDES NEURAIS, CONTROLE DE TRÁFEGO

    Acesso à fonteHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      MURCIA GARCIA, Nelson. Rede neural bio-inspirada para o controle dinâmico de múltiplas interseções. 2020. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-14012021-171504/. Acesso em: 13 nov. 2024.

    • APA

      Murcia Garcia, N. (2020). Rede neural bio-inspirada para o controle dinâmico de múltiplas interseções. (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-14012021-171504/

    • NLM

      Murcia Garcia N. Rede neural bio-inspirada para o controle dinâmico de múltiplas interseções. [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-14012021-171504/

    • Vancouver

      Murcia Garcia N. Rede neural bio-inspirada para o controle dinâmico de múltiplas interseções. [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-14012021-171504/

  • Tese (Doutorado)

    Conditional independence testing, two sample comparison and density estimation using neural networks (2020)

    Inácio, Marco Henrique de Almeida; Izbicki, Rafael (Orientador)

    Unidade: ICMC/UFSCar

    Subjects: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ESTIMAÇÃO DE DENSIDADES, POPULAÇÃO

    Acesso à fonteHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      INÁCIO, Marco Henrique de Almeida. Conditional independence testing, two sample comparison and density estimation using neural networks. 2020. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-21082020-094639/. Acesso em: 13 nov. 2024.

    • APA

      Inácio, M. H. de A. (2020). Conditional independence testing, two sample comparison and density estimation using neural networks (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-21082020-094639/

    • NLM

      Inácio MH de A. Conditional independence testing, two sample comparison and density estimation using neural networks [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-21082020-094639/

    • Vancouver

      Inácio MH de A. Conditional independence testing, two sample comparison and density estimation using neural networks [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-21082020-094639/

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