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Dissertação (Mestrado)
ConSentiment: Análise de Sentimentos baseada em Aspectos a partir de Consenso de Modelos em Grafos (2024)
Marcon, Guilherme dos Santos; Marcacini, Ricardo Marcondes (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, APRENDIZAGEM PROFUNDA, ANÁLISE DE TEXTO
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ABNT
MARCON, Guilherme dos Santos. ConSentiment: Análise de Sentimentos baseada em Aspectos a partir de Consenso de Modelos em Grafos. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17062024-085235/. Acesso em: 21 jun. 2024.
APA
Marcon, G. dos S. (2024). ConSentiment: Análise de Sentimentos baseada em Aspectos a partir de Consenso de Modelos em Grafos (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17062024-085235/
NLM
Marcon G dos S. ConSentiment: Análise de Sentimentos baseada em Aspectos a partir de Consenso de Modelos em Grafos [Internet]. 2024 ;[citado 2024 jun. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17062024-085235/
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Marcon G dos S. ConSentiment: Análise de Sentimentos baseada em Aspectos a partir de Consenso de Modelos em Grafos [Internet]. 2024 ;[citado 2024 jun. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17062024-085235/
Tese (Doutorado)
Meta-Learning applied to Neural Architecture Search. Towards new interactive learning approaches for indexing and analyzing images from expert domains (2024)
Pereira, Gean Trindade ; Carvalho, Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de
Unidade: ICMC
Subjects: REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL, COMPUTAÇÃO EVOLUTIVA
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ABNT
PEREIRA, Gean Trindade e CARVALHO, Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de. Meta-Learning applied to Neural Architecture Search. Towards new interactive learning approaches for indexing and analyzing images from expert domains. 2024. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-30042024-135847/. Acesso em: 21 jun. 2024.
APA
Pereira, G. T., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2024). Meta-Learning applied to Neural Architecture Search. Towards new interactive learning approaches for indexing and analyzing images from expert domains (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-30042024-135847/
NLM
Pereira GT, Carvalho ACP de LF de. Meta-Learning applied to Neural Architecture Search. Towards new interactive learning approaches for indexing and analyzing images from expert domains [Internet]. 2024 ;[citado 2024 jun. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-30042024-135847/
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Pereira GT, Carvalho ACP de LF de. Meta-Learning applied to Neural Architecture Search. Towards new interactive learning approaches for indexing and analyzing images from expert domains [Internet]. 2024 ;[citado 2024 jun. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-30042024-135847/
Dissertação (Mestrado)
Scalable Losses in Session-based Recommendation Systems with Deep Learning Architectures (2023)
Veiga, Tobias Mesquita Silva da; Nonato, Luis Gustavo (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: REDES NEURAIS, SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO, COMPUTAÇÃO GRÁFICA
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VEIGA, Tobias Mesquita Silva da. Scalable Losses in Session-based Recommendation Systems with Deep Learning Architectures. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03072023-135346/. Acesso em: 21 jun. 2024.
APA
Veiga, T. M. S. da. (2023). Scalable Losses in Session-based Recommendation Systems with Deep Learning Architectures (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03072023-135346/
NLM
Veiga TMS da. Scalable Losses in Session-based Recommendation Systems with Deep Learning Architectures [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03072023-135346/
Vancouver
Veiga TMS da. Scalable Losses in Session-based Recommendation Systems with Deep Learning Architectures [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03072023-135346/
Tese (Doutorado)
Techniques for cattle detection, duplicate removal and counting in large pasture areas using multiple aerial images (2023)
Soares, Victor Hugo Andrade ; Campello, Ricardo José Gabrielli Barreto (Orientador) ; Ponti, Moacir Antonelli (coorient)
Unidade: ICMC
Subjects: AERONAVES NÃO TRIPULADAS, ANIMAIS, GADO, REDES NEURAIS, PRODUÇÃO AGRÍCOLA, PECUÁRIA, COMPUTAÇÃO EVOLUTIVA
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SOARES, Victor Hugo Andrade. Techniques for cattle detection, duplicate removal and counting in large pasture areas using multiple aerial images. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13052024-091728/. Acesso em: 21 jun. 2024.
APA
Soares, V. H. A. (2023). Techniques for cattle detection, duplicate removal and counting in large pasture areas using multiple aerial images (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13052024-091728/
NLM
Soares VHA. Techniques for cattle detection, duplicate removal and counting in large pasture areas using multiple aerial images [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13052024-091728/
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Soares VHA. Techniques for cattle detection, duplicate removal and counting in large pasture areas using multiple aerial images [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13052024-091728/
Tese (Doutorado)
Cross Domain Visual Search with Feature Learning using Multi-stream Transformer-based Architectures (2023)
Ribeiro, Leo Sampaio Ferraz; Ponti, Moacir Antonelli (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE SINAIS, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, DESENHO, VISÃO COMPUTACIONAL, COMPUTAÇÃO GRÁFICA, RECONHECIMENTO DE IMAGEM
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RIBEIRO, Leo Sampaio Ferraz. Cross Domain Visual Search with Feature Learning using Multi-stream Transformer-based Architectures. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02062023-161527/. Acesso em: 21 jun. 2024.
APA
Ribeiro, L. S. F. (2023). Cross Domain Visual Search with Feature Learning using Multi-stream Transformer-based Architectures (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02062023-161527/
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Ribeiro LSF. Cross Domain Visual Search with Feature Learning using Multi-stream Transformer-based Architectures [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02062023-161527/
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Ribeiro LSF. Cross Domain Visual Search with Feature Learning using Multi-stream Transformer-based Architectures [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02062023-161527/
Tese (Doutorado)
Structure characterization of complex networks for machine learning (2023)
Anghinoni, Leandro ; Liang, Zhao (Orientador) ; Silva, Israel T. (coorient)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ANGHINONI, Leandro. Structure characterization of complex networks for machine learning. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13092023-143213/. Acesso em: 21 jun. 2024.
APA
Anghinoni, L. (2023). Structure characterization of complex networks for machine learning (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13092023-143213/
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Anghinoni L. Structure characterization of complex networks for machine learning [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13092023-143213/
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Anghinoni L. Structure characterization of complex networks for machine learning [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13092023-143213/
Tese (Doutorado)
A Modified Echo State Network Model Using Non-Random Topology (2023)
Arroyo, Diana Carolina Roca ; Liang, Zhao (Orientador) ; Silva, Israel T. (coorient)
Unidade: ICMC
Subjects: REDES NEURAIS, REDES COMPLEXAS, MINERAÇÃO DE DADOS, REGRESSÃO LINEAR
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ABNT
ARROYO, Diana Carolina Roca. A Modified Echo State Network Model Using Non-Random Topology. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12092023-210015/. Acesso em: 21 jun. 2024.
APA
Arroyo, D. C. R. (2023). A Modified Echo State Network Model Using Non-Random Topology (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12092023-210015/
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Arroyo DCR. A Modified Echo State Network Model Using Non-Random Topology [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12092023-210015/
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Arroyo DCR. A Modified Echo State Network Model Using Non-Random Topology [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12092023-210015/
Dissertação (Mestrado)
Detecção de animais com risco de extinção utilizando arquiteturas You Only Look Once (YOLO) para rodovias inteligentes com suporte a computação de borda (2023)
Ferrante, Gabriel Souto ; Meneguette, Rodolfo Ipolito (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL, ANIMAIS SILVESTRES, ACIDENTES
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ABNT
FERRANTE, Gabriel Souto. Detecção de animais com risco de extinção utilizando arquiteturas You Only Look Once (YOLO) para rodovias inteligentes com suporte a computação de borda. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-15012024-092508/. Acesso em: 21 jun. 2024.
APA
Ferrante, G. S. (2023). Detecção de animais com risco de extinção utilizando arquiteturas You Only Look Once (YOLO) para rodovias inteligentes com suporte a computação de borda (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-15012024-092508/
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Ferrante GS. Detecção de animais com risco de extinção utilizando arquiteturas You Only Look Once (YOLO) para rodovias inteligentes com suporte a computação de borda [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-15012024-092508/
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Ferrante GS. Detecção de animais com risco de extinção utilizando arquiteturas You Only Look Once (YOLO) para rodovias inteligentes com suporte a computação de borda [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-15012024-092508/
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
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 21 jun. 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 jun. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02062023-105741/
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Rodrigues AC. Avaliação de representações embeddings para similaridade sentencial no Português [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 21 ] 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
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 21 jun. 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 jun. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11012023-094123/
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Dias FF. Aprendizado de representações com Redes Convolucionais para a identificação de espécies de pássaros e anuros em Paisagens Acústicas [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 21 ] 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
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 21 jun. 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 jun. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19012023-093014/
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Barros PHF de. Machine Learning techniques applied to identifying clinical factors regarding automated medical prognosis [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19012023-093014/
Dissertação (Mestrado)
Guidelines for the Assessment of Black-box Interpretability Methods (2022)
Araujo, Gabriel Gazetta de; Nonato, Luis Gustavo (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ARAUJO, Gabriel Gazetta de. Guidelines for the Assessment of Black-box Interpretability Methods. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13102022-112418/. Acesso em: 21 jun. 2024.
APA
Araujo, G. G. de. (2022). Guidelines for the Assessment of Black-box Interpretability Methods (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13102022-112418/
NLM
Araujo GG de. Guidelines for the Assessment of Black-box Interpretability Methods [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13102022-112418/
Vancouver
Araujo GG de. Guidelines for the Assessment of Black-box Interpretability Methods [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13102022-112418/
Dissertação (Mestrado)
Estudo de representações de imagens de múltiplos domínios a partir de aprendizado profundo não supervisionado e semi-supervisionado (2022)
Cavallari, Gabriel Biscaro; Ponti, Moacir Antonelli (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CAVALLARI, Gabriel Biscaro. Estudo de representações de imagens de múltiplos domínios a partir de aprendizado profundo não supervisionado e semi-supervisionado. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-08082022-084706/. Acesso em: 21 jun. 2024.
APA
Cavallari, G. B. (2022). Estudo de representações de imagens de múltiplos domínios a partir de aprendizado profundo não supervisionado e semi-supervisionado (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-08082022-084706/
NLM
Cavallari GB. Estudo de representações de imagens de múltiplos domínios a partir de aprendizado profundo não supervisionado e semi-supervisionado [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-08082022-084706/
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Cavallari GB. Estudo de representações de imagens de múltiplos domínios a partir de aprendizado profundo não supervisionado e semi-supervisionado [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-08082022-084706/
Tese (Doutorado)
Multi-layer analysis of convolutional neural networks for transfer learning applications (2022)
Condori, Rayner Harold Montes; Bruno, Odemir Martinez (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CONDORI, Rayner Harold Montes. Multi-layer analysis of convolutional neural networks for transfer learning applications. 2022. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-25072022-165116/. Acesso em: 21 jun. 2024.
APA
Condori, R. H. M. (2022). Multi-layer analysis of convolutional neural networks for transfer learning applications (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-25072022-165116/
NLM
Condori RHM. Multi-layer analysis of convolutional neural networks for transfer learning applications [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-25072022-165116/
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Condori RHM. Multi-layer analysis of convolutional neural networks for transfer learning applications [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jun. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-25072022-165116/
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
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 21 jun. 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 jun. 21 ] 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 jun. 21 ] 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
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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: 21 jun. 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 jun. 21 ] 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 jun. 21 ] 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
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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: 21 jun. 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 jun. 21 ] 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 jun. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-08112021-112852/
Tese (Doutorado)
Aprendizado de representações e caracterização de redes complexas com aplicações em visão computacional (2021)
Ribas, Lucas Correia; Bruno, Odemir Martinez (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, REDES COMPLEXAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL
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ABNT
RIBAS, Lucas Correia. Aprendizado de representações e caracterização de redes complexas com aplicações em visão computacional. 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03032022-083354/. Acesso em: 21 jun. 2024.
APA
Ribas, L. C. (2021). Aprendizado de representações e caracterização de redes complexas com aplicações em visão computacional (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03032022-083354/
NLM
Ribas LC. Aprendizado de representações e caracterização de redes complexas com aplicações em visão computacional [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03032022-083354/
Vancouver
Ribas LC. Aprendizado de representações e caracterização de redes complexas com aplicações em visão computacional [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03032022-083354/
Dissertação (Mestrado)
Exploiting Inter-session Dynamics for Long Intra-Session Sequences of Interactions with Deep Reinforcement Learning for Session-Aware Recommendation (2021)
Ticona, Gustavo Junior Escobedo; Manzato, Marcelo Garcia (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: REDES NEURAIS, RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO, MINERAÇÃO DE DADOS, INTERAÇÃO HOMEM-MÁQUINA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
TICONA, Gustavo Junior Escobedo. Exploiting Inter-session Dynamics for Long Intra-Session Sequences of Interactions with Deep Reinforcement Learning for Session-Aware Recommendation. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-23062021-105306/. Acesso em: 21 jun. 2024.
APA
Ticona, G. J. E. (2021). Exploiting Inter-session Dynamics for Long Intra-Session Sequences of Interactions with Deep Reinforcement Learning for Session-Aware Recommendation (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-23062021-105306/
NLM
Ticona GJE. Exploiting Inter-session Dynamics for Long Intra-Session Sequences of Interactions with Deep Reinforcement Learning for Session-Aware Recommendation [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-23062021-105306/
Vancouver
Ticona GJE. Exploiting Inter-session Dynamics for Long Intra-Session Sequences of Interactions with Deep Reinforcement Learning for Session-Aware Recommendation [Internet]. 2021 ;[citado 2024 jun. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-23062021-105306/
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
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: 21 jun. 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 jun. 21 ] 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 jun. 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24062021-161645/

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