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Dissertação (Mestrado)
Avaliação do erro de redes neurais artificiais como forma de detecção de novas classes e aplicabilidade a imagens de tomografia computadorizada de tórax (2025)
Simões, Alvaro Dias; Suaide, Alexandre Alarcon do Passo (Orientador)
Unidade: IF
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, CIÊNCIAS DA SAÚDE, TOMOGRAFIA, REDES NEURAIS, DIAGNÓSTICO
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ABNT
SIMÕES, Alvaro Dias. Avaliação do erro de redes neurais artificiais como forma de detecção de novas classes e aplicabilidade a imagens de tomografia computadorizada de tórax. 2025. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2025. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-15012026-150703/. Acesso em: 26 jan. 2026.
APA
Simões, A. D. (2025). Avaliação do erro de redes neurais artificiais como forma de detecção de novas classes e aplicabilidade a imagens de tomografia computadorizada de tórax (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-15012026-150703/
NLM
Simões AD. Avaliação do erro de redes neurais artificiais como forma de detecção de novas classes e aplicabilidade a imagens de tomografia computadorizada de tórax [Internet]. 2025 ;[citado 2026 jan. 26 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-15012026-150703/
Vancouver
Simões AD. Avaliação do erro de redes neurais artificiais como forma de detecção de novas classes e aplicabilidade a imagens de tomografia computadorizada de tórax [Internet]. 2025 ;[citado 2026 jan. 26 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-15012026-150703/
Tese (Doutorado)
Desenvolvimento de técnicas de aprendizado de máquina e inteligência artificial no estudo de caquexia relacionada ao câncer (2023)
Aguero, Natasha Fioretto ; Suaide, Alexandre Alarcon do Passo (Orientador)
Unidade: IF
Subjects: FÍSICA COMPUTACIONAL, ESTATÍSTICAS DE SAÚDE, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, CAQUEXIA, ANÁLISE DO MOVIMENTO HUMANO
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ABNT
AGUERO, Natasha Fioretto. Desenvolvimento de técnicas de aprendizado de máquina e inteligência artificial no estudo de caquexia relacionada ao câncer. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-24062025-165814/. Acesso em: 26 jan. 2026.
APA
Aguero, N. F. (2023). Desenvolvimento de técnicas de aprendizado de máquina e inteligência artificial no estudo de caquexia relacionada ao câncer (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-24062025-165814/
NLM
Aguero NF. Desenvolvimento de técnicas de aprendizado de máquina e inteligência artificial no estudo de caquexia relacionada ao câncer [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 26 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-24062025-165814/
Vancouver
Aguero NF. Desenvolvimento de técnicas de aprendizado de máquina e inteligência artificial no estudo de caquexia relacionada ao câncer [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 26 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-24062025-165814/
Artigo de periodico
Towards an automated data cleaning with deep learning in CRESST (2022)
Angloher, G.; Guillaumon, P V
Source: European Physical Journal C. Unidade: IF
Subjects: FÍSICA DE PARTÍCULAS, PROCESSAMENTO DE DADOS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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ABNT
ANGLOHER, G. e GUILLAUMON, P V. Towards an automated data cleaning with deep learning in CRESST. European Physical Journal C, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1140/epjp/s13360-023-03674-2. Acesso em: 26 jan. 2026.
APA
Angloher, G., & Guillaumon, P. V. (2022). Towards an automated data cleaning with deep learning in CRESST. European Physical Journal C. doi:10.1140/epjp/s13360-023-03674-2
NLM
Angloher G, Guillaumon PV. Towards an automated data cleaning with deep learning in CRESST [Internet]. European Physical Journal C. 2022 ;[citado 2026 jan. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1140/epjp/s13360-023-03674-2
Vancouver
Angloher G, Guillaumon PV. Towards an automated data cleaning with deep learning in CRESST [Internet]. European Physical Journal C. 2022 ;[citado 2026 jan. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1140/epjp/s13360-023-03674-2

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