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Dissertação (Mestrado)
Quantificação de acrilamida em amostras comerciais de batatas tipo chips utilizando espectroscopia no infravermelho por transformada de Fourier (2024)
Fratassi, Guilherme Cangemi; Vanin, Fernanda Maria
Unidade: Interunidades em Sistemas Integrados em Alimentos
Subjects: PROCESSAMENTO DE ALIMENTOS, ESPECTROSCOPIA, CROMATOGRAFIA LÍQUIDA DE ALTA EFICIÊNCIA, ANÁLISE MULTIVARIADA, BATATA
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ABNT
FRATASSI, Guilherme Cangemi e VANIN, Fernanda Maria. Quantificação de acrilamida em amostras comerciais de batatas tipo chips utilizando espectroscopia no infravermelho por transformada de Fourier. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/112/112131/tde-30092025-123658/. Acesso em: 30 jan. 2026.
APA
Fratassi, G. C., & Vanin, F. M. (2024). Quantificação de acrilamida em amostras comerciais de batatas tipo chips utilizando espectroscopia no infravermelho por transformada de Fourier (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/112/112131/tde-30092025-123658/
NLM
Fratassi GC, Vanin FM. Quantificação de acrilamida em amostras comerciais de batatas tipo chips utilizando espectroscopia no infravermelho por transformada de Fourier [Internet]. 2024 ;[citado 2026 jan. 30 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/112/112131/tde-30092025-123658/
Vancouver
Fratassi GC, Vanin FM. Quantificação de acrilamida em amostras comerciais de batatas tipo chips utilizando espectroscopia no infravermelho por transformada de Fourier [Internet]. 2024 ;[citado 2026 jan. 30 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/112/112131/tde-30092025-123658/
Artigo de periodico
Classification of crispness of food materials by deep neural networks (2023)
Lopes, Rafael Zinni; Dacanal, Gustavo César
Source: Journal of Texture Studies. Unidade: FZEA
Subjects: REDES NEURAIS, INDÚSTRIA DE ALIMENTOS, COMPORTAMENTO DO CONSUMIDOR, CARNES E DERIVADOS, BATATA
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ABNT
LOPES, Rafael Zinni e DACANAL, Gustavo César. Classification of crispness of food materials by deep neural networks. Journal of Texture Studies, v. 54, n. 6, p. 845-859, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1111/jtxs.12792. Acesso em: 30 jan. 2026.
APA
Lopes, R. Z., & Dacanal, G. C. (2023). Classification of crispness of food materials by deep neural networks. Journal of Texture Studies, 54( 6), 845-859. doi:10.1111/jtxs.12792
NLM
Lopes RZ, Dacanal GC. Classification of crispness of food materials by deep neural networks [Internet]. Journal of Texture Studies. 2023 ; 54( 6): 845-859.[citado 2026 jan. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1111/jtxs.12792
Vancouver
Lopes RZ, Dacanal GC. Classification of crispness of food materials by deep neural networks [Internet]. Journal of Texture Studies. 2023 ; 54( 6): 845-859.[citado 2026 jan. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1111/jtxs.12792

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