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Trabalho de evento-resumo
Análise multi-resolução inteligente: combinando a transformada wavelet com estratégias de deep learning para redução de ruídos em sinais e imagens de ressonância magnética (2024)
Queiroz, Guylherme Emmanuel Tagliaferro de ; Guido, Rodrigo Capobianco ; Paiva, Fernando Fernandes
Source: Livro de Resumos. Conference titles: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidade: IFSC
Subjects: IMAGEM POR RESSONÂNCIA MAGNÉTICA, ANÁLISE DE ONDALETAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
QUEIROZ, Guylherme Emmanuel Tagliaferro de e GUIDO, Rodrigo Capobianco e PAIVA, Fernando Fernandes. Análise multi-resolução inteligente: combinando a transformada wavelet com estratégias de deep learning para redução de ruídos em sinais e imagens de ressonância magnética. 2024, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2024. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/27f6cecd-b87a-4a5a-9ca4-a7c1cc61d24f/3231051.pdf. Acesso em: 04 maio 2026.
APA
Queiroz, G. E. T. de, Guido, R. C., & Paiva, F. F. (2024). Análise multi-resolução inteligente: combinando a transformada wavelet com estratégias de deep learning para redução de ruídos em sinais e imagens de ressonância magnética. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/27f6cecd-b87a-4a5a-9ca4-a7c1cc61d24f/3231051.pdf
NLM
Queiroz GET de, Guido RC, Paiva FF. Análise multi-resolução inteligente: combinando a transformada wavelet com estratégias de deep learning para redução de ruídos em sinais e imagens de ressonância magnética [Internet]. Livro de Resumos. 2024 ;[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/27f6cecd-b87a-4a5a-9ca4-a7c1cc61d24f/3231051.pdf
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Queiroz GET de, Guido RC, Paiva FF. Análise multi-resolução inteligente: combinando a transformada wavelet com estratégias de deep learning para redução de ruídos em sinais e imagens de ressonância magnética [Internet]. Livro de Resumos. 2024 ;[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/27f6cecd-b87a-4a5a-9ca4-a7c1cc61d24f/3231051.pdf
Tese (Doutorado)
Two-phase methods to segment man-made objects around reservoirs (2023)
Hamidishad, Nayereh; César Júnior, Roberto Marcondes (Orientador)
Unidade: IME
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, RESERVATÓRIOS
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ABNT
HAMIDISHAD, Nayereh. Two-phase methods to segment man-made objects around reservoirs. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-05062023-071021/. Acesso em: 04 maio 2026.
APA
Hamidishad, N. (2023). Two-phase methods to segment man-made objects around reservoirs (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-05062023-071021/
NLM
Hamidishad N. Two-phase methods to segment man-made objects around reservoirs [Internet]. 2023 ;[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-05062023-071021/
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Hamidishad N. Two-phase methods to segment man-made objects around reservoirs [Internet]. 2023 ;[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-05062023-071021/
Dissertação (Mestrado)
Artificial data generation pipeline for visual grasping deep learning (2023)
Casteluci, Larissa Cassador; Magalhães, Daniel Varela (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, VISÃO COMPUTACIONAL, ROBÓTICA
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ABNT
CASTELUCI, Larissa Cassador. Artificial data generation pipeline for visual grasping deep learning. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18162/tde-16062023-112737/. Acesso em: 04 maio 2026.
APA
Casteluci, L. C. (2023). Artificial data generation pipeline for visual grasping deep learning (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18162/tde-16062023-112737/
NLM
Casteluci LC. Artificial data generation pipeline for visual grasping deep learning [Internet]. 2023 ;[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18162/tde-16062023-112737/
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Casteluci LC. Artificial data generation pipeline for visual grasping deep learning [Internet]. 2023 ;[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18162/tde-16062023-112737/
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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ABNT
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://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03072023-135346/. Acesso em: 04 maio 2026.
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://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 2026 maio 04 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03072023-135346/
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Veiga TMS da. Scalable Losses in Session-based Recommendation Systems with Deep Learning Architectures [Internet]. 2023 ;[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03072023-135346/
Trabalho de evento-resumo
Análise multi-resolução inteligente: combinando a Transformada Wavelet com estratégias de deep learning para redução de ruídos em imagens de ressonância magnética (2023)
Paiva, Fernando Fernandes ; Queiroz, Guylherme Emmanuel Tagliaferro de ; Guido, Rodrigo Capobianco
Source: Livro de Resumos. Conference titles: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidade: IFSC
Subjects: IMAGEM POR RESSONÂNCIA MAGNÉTICA, ANÁLISE DE ONDALETAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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PAIVA, Fernando Fernandes e QUEIROZ, Guylherme Emmanuel Tagliaferro de e GUIDO, Rodrigo Capobianco. Análise multi-resolução inteligente: combinando a Transformada Wavelet com estratégias de deep learning para redução de ruídos em imagens de ressonância magnética. 2023, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2023. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/1d0fa3ca-abd7-48a5-bd52-4263df6581b9/3180224.pdf. Acesso em: 04 maio 2026.
APA
Paiva, F. F., Queiroz, G. E. T. de, & Guido, R. C. (2023). Análise multi-resolução inteligente: combinando a Transformada Wavelet com estratégias de deep learning para redução de ruídos em imagens de ressonância magnética. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/1d0fa3ca-abd7-48a5-bd52-4263df6581b9/3180224.pdf
NLM
Paiva FF, Queiroz GET de, Guido RC. Análise multi-resolução inteligente: combinando a Transformada Wavelet com estratégias de deep learning para redução de ruídos em imagens de ressonância magnética [Internet]. Livro de Resumos. 2023 ;[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/1d0fa3ca-abd7-48a5-bd52-4263df6581b9/3180224.pdf
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Paiva FF, Queiroz GET de, Guido RC. Análise multi-resolução inteligente: combinando a Transformada Wavelet com estratégias de deep learning para redução de ruídos em imagens de ressonância magnética [Internet]. Livro de Resumos. 2023 ;[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/1d0fa3ca-abd7-48a5-bd52-4263df6581b9/3180224.pdf
Dissertação (Mestrado)
Caracterização de tecido do cólon por meio da aplicação de aprendizagem profunda sobre imagens hiperespectrais (2021)
Muniz, Frederico Barbosa; Felipe, Joaquim Cezar (Orientador)
Unidade: FFCLRP
Subjects: NEOPLASIAS DO COLON, DIAGNÓSTICO, DIAGNÓSTICO POR IMAGEM, BIÓPSIA, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
MUNIZ, Frederico Barbosa. Caracterização de tecido do cólon por meio da aplicação de aprendizagem profunda sobre imagens hiperespectrais. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-10042021-112315/. Acesso em: 04 maio 2026.
APA
Muniz, F. B. (2021). Caracterização de tecido do cólon por meio da aplicação de aprendizagem profunda sobre imagens hiperespectrais (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-10042021-112315/
NLM
Muniz FB. Caracterização de tecido do cólon por meio da aplicação de aprendizagem profunda sobre imagens hiperespectrais [Internet]. 2021 ;[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-10042021-112315/
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Muniz FB. Caracterização de tecido do cólon por meio da aplicação de aprendizagem profunda sobre imagens hiperespectrais [Internet]. 2021 ;[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-10042021-112315/
Dissertação (Mestrado)
Aprendizagem profunda aplicada a estimação monocular de profundidade: uma abordagem baseada em atenção e complementação (2021)
Mendes, Raul de Queiroz; Grassi Júnior, Valdir (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL, IMAGEM
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ABNT
MENDES, Raul de Queiroz. Aprendizagem profunda aplicada a estimação monocular de profundidade: uma abordagem baseada em atenção e complementação. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-02092021-110320/. Acesso em: 04 maio 2026.
APA
Mendes, R. de Q. (2021). Aprendizagem profunda aplicada a estimação monocular de profundidade: uma abordagem baseada em atenção e complementação (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-02092021-110320/
NLM
Mendes R de Q. Aprendizagem profunda aplicada a estimação monocular de profundidade: uma abordagem baseada em atenção e complementação [Internet]. 2021 ;[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-02092021-110320/
Vancouver
Mendes R de Q. Aprendizagem profunda aplicada a estimação monocular de profundidade: uma abordagem baseada em atenção e complementação [Internet]. 2021 ;[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-02092021-110320/
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
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: 04 maio 2026.
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 2026 maio 04 ] 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 2026 maio 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16122020-164714/
Dissertação (Mestrado)
A deep learning approach to visual servo control and grasp detection for autonomous robotic manipulation (2020)
Ribeiro, Eduardo Godinho; Grassi Júnior, Valdir (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: ROBÓTICA, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RIBEIRO, Eduardo Godinho. A deep learning approach to visual servo control and grasp detection for autonomous robotic manipulation. 2020. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-25092020-134758/. Acesso em: 04 maio 2026.
APA
Ribeiro, E. G. (2020). A deep learning approach to visual servo control and grasp detection for autonomous robotic manipulation (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-25092020-134758/
NLM
Ribeiro EG. A deep learning approach to visual servo control and grasp detection for autonomous robotic manipulation [Internet]. 2020 ;[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-25092020-134758/
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Ribeiro EG. A deep learning approach to visual servo control and grasp detection for autonomous robotic manipulation [Internet]. 2020 ;[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-25092020-134758/
Tese (Doutorado)
Um método de segmentação de vídeo em cenas baseado em aprendizagem profunda (2019)
Trojahn, Tiago Henrique; Goularte, Rudinei (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: MULTIMÍDIA, REDES NEURAIS, VÍDEO INTERATIVO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
TROJAHN, Tiago Henrique. Um método de segmentação de vídeo em cenas baseado em aprendizagem profunda. 2019. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-28082019-110926/. Acesso em: 04 maio 2026.
APA
Trojahn, T. H. (2019). Um método de segmentação de vídeo em cenas baseado em aprendizagem profunda (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-28082019-110926/
NLM
Trojahn TH. Um método de segmentação de vídeo em cenas baseado em aprendizagem profunda [Internet]. 2019 ;[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-28082019-110926/
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Trojahn TH. Um método de segmentação de vídeo em cenas baseado em aprendizagem profunda [Internet]. 2019 ;[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-28082019-110926/
Tese (Doutorado)
Navigability estimation for autonomous vehicles using machine learning (2017)
Mendes, Caio César Teodoro; Wolf, Denis Fernando (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, VISÃO COMPUTACIONAL, ROBÓTICA, ROBÔS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MENDES, Caio César Teodoro. Navigability estimation for autonomous vehicles using machine learning. 2017. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2017. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-25092017-102021/. Acesso em: 04 maio 2026.
APA
Mendes, C. C. T. (2017). Navigability estimation for autonomous vehicles using machine learning (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-25092017-102021/
NLM
Mendes CCT. Navigability estimation for autonomous vehicles using machine learning [Internet]. 2017 ;[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-25092017-102021/
Vancouver
Mendes CCT. Navigability estimation for autonomous vehicles using machine learning [Internet]. 2017 ;[citado 2026 maio 04 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-25092017-102021/

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