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Dissertação (Mestrado)
Emprego de modelos generativos para envelhecimento facial (2023)
Kemmer, Bruno Abreu; Lima, Clodoaldo Aparecido de Moraes (Orientador)
Unidade: EACH
Subjects: ENVELHECIMENTO, FACE
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ABNT
KEMMER, Bruno Abreu. Emprego de modelos generativos para envelhecimento facial. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-15092023-125055/. Acesso em: 28 out. 2024.
APA
Kemmer, B. A. (2023). Emprego de modelos generativos para envelhecimento facial (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-15092023-125055/
NLM
Kemmer BA. Emprego de modelos generativos para envelhecimento facial [Internet]. 2023 ;[citado 2024 out. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-15092023-125055/
Vancouver
Kemmer BA. Emprego de modelos generativos para envelhecimento facial [Internet]. 2023 ;[citado 2024 out. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-15092023-125055/
Trabalho de evento
Improving self-supervised dimensionality reduction: exploring hyperparameters and pseudo-labeling strategies (2023)
Oliveira, Artur André Almeida de Macedo ; Espadoto, Mateus ; Hirata Júnior, Roberto ; Hirata, Nina Sumiko Tomita ; Telea, Alexandru Cristian
Source: Proceedings. Conference titles: International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics - VISIGRAPP. Unidade: IME
Subjects: APRENDIZAGEM PROFUNDA, REDES NEURAIS
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ABNT
OLIVEIRA, Artur André Almeida de Macedo et al. Improving self-supervised dimensionality reduction: exploring hyperparameters and pseudo-labeling strategies. 2023, Anais.. Cham: Springer, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-25477-2_7. Acesso em: 28 out. 2024.
APA
Oliveira, A. A. A. de M., Espadoto, M., Hirata Júnior, R., Hirata, N. S. T., & Telea, A. C. (2023). Improving self-supervised dimensionality reduction: exploring hyperparameters and pseudo-labeling strategies. In Proceedings. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-25477-2_7
NLM
Oliveira AAA de M, Espadoto M, Hirata Júnior R, Hirata NST, Telea AC. Improving self-supervised dimensionality reduction: exploring hyperparameters and pseudo-labeling strategies [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 out. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-25477-2_7
Vancouver
Oliveira AAA de M, Espadoto M, Hirata Júnior R, Hirata NST, Telea AC. Improving self-supervised dimensionality reduction: exploring hyperparameters and pseudo-labeling strategies [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 out. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-25477-2_7
Dissertação (Mestrado)
Detecção de anomalias em logs de eventos de processos de negócio: um estudo comparativo entre abordagens baseadas em redes neurais e baseadas em contagem (2022)
Rojas Krugger, Esther Maria; Peres, Sarajane Marques (Orientador)
Unidade: EACH
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, NEGÓCIOS, MINERAÇÃO DE DADOS, REDES NEURAIS
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ABNT
ROJAS KRUGGER, Esther Maria. Detecção de anomalias em logs de eventos de processos de negócio: um estudo comparativo entre abordagens baseadas em redes neurais e baseadas em contagem. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-04052022-215626/. Acesso em: 28 out. 2024.
APA
Rojas Krugger, E. M. (2022). Detecção de anomalias em logs de eventos de processos de negócio: um estudo comparativo entre abordagens baseadas em redes neurais e baseadas em contagem (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-04052022-215626/
NLM
Rojas Krugger EM. Detecção de anomalias em logs de eventos de processos de negócio: um estudo comparativo entre abordagens baseadas em redes neurais e baseadas em contagem [Internet]. 2022 ;[citado 2024 out. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-04052022-215626/
Vancouver
Rojas Krugger EM. Detecção de anomalias em logs de eventos de processos de negócio: um estudo comparativo entre abordagens baseadas em redes neurais e baseadas em contagem [Internet]. 2022 ;[citado 2024 out. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-04052022-215626/
Trabalho de evento
A lightweight unsupervised learning architecture to enhance user behavior anomaly detection (2022)
Molina, André L. B; Gonçalves, Vinicius Pereira ; Sousa Júnior, Rafael Timóteo de ; Pividal, Marcel; Meneguette, Rodolfo Ipolito ; Rocha Filho, Geraldo Pereira
Source: Proceedings. Conference titles: Latin-American Conference on Communications - LATINCOM. Unidade: ICMC
Subjects: ANÁLISE DO COMPORTAMENTO, ANÁLISE DE DADOS, REDES NEURAIS
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ABNT
MOLINA, André L. B et al. A lightweight unsupervised learning architecture to enhance user behavior anomaly detection. 2022, Anais.. Piscataway: IEEE, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.1109/LATINCOM56090.2022.10000477. Acesso em: 28 out. 2024.
APA
Molina, A. L. B., Gonçalves, V. P., Sousa Júnior, R. T. de, Pividal, M., Meneguette, R. I., & Rocha Filho, G. P. (2022). A lightweight unsupervised learning architecture to enhance user behavior anomaly detection. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/LATINCOM56090.2022.10000477
NLM
Molina ALB, Gonçalves VP, Sousa Júnior RT de, Pividal M, Meneguette RI, Rocha Filho GP. A lightweight unsupervised learning architecture to enhance user behavior anomaly detection [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2024 out. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/LATINCOM56090.2022.10000477
Vancouver
Molina ALB, Gonçalves VP, Sousa Júnior RT de, Pividal M, Meneguette RI, Rocha Filho GP. A lightweight unsupervised learning architecture to enhance user behavior anomaly detection [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2024 out. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/LATINCOM56090.2022.10000477
Dissertação (Mestrado)
Otimização de portfólio: uma análise através de técnicas de Reinforcement Learning e Autoencoders (2022)
Melo, Fernando Danilo de; Rodrigues Neto, Camilo (Orientador)
Unidade: EACH
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MERCADO FINANCEIRO, REDES COMPLEXAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MELO, Fernando Danilo de. Otimização de portfólio: uma análise através de técnicas de Reinforcement Learning e Autoencoders. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100132/tde-25112022-170424/. Acesso em: 28 out. 2024.
APA
Melo, F. D. de. (2022). Otimização de portfólio: uma análise através de técnicas de Reinforcement Learning e Autoencoders (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100132/tde-25112022-170424/
NLM
Melo FD de. Otimização de portfólio: uma análise através de técnicas de Reinforcement Learning e Autoencoders [Internet]. 2022 ;[citado 2024 out. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100132/tde-25112022-170424/
Vancouver
Melo FD de. Otimização de portfólio: uma análise através de técnicas de Reinforcement Learning e Autoencoders [Internet]. 2022 ;[citado 2024 out. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100132/tde-25112022-170424/

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