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Tese (Doutorado)
Uma nova abordagem para caracterização de reservatórios em Campos Maduros com aprendizado de máquina (2025)
Hernandez, German Meneses ; Janikian, Liliane (Orientador)
Unidade: IGC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RESERVATÓRIOS DE PETRÓLEO, GEOLOGIA APLICADA
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ABNT
HERNANDEZ, German Meneses. Uma nova abordagem para caracterização de reservatórios em Campos Maduros com aprendizado de máquina. 2025. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2025. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/44/44141/tde-06052025-113205/. Acesso em: 24 jan. 2026.
APA
Hernandez, G. M. (2025). Uma nova abordagem para caracterização de reservatórios em Campos Maduros com aprendizado de máquina (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/44/44141/tde-06052025-113205/
NLM
Hernandez GM. Uma nova abordagem para caracterização de reservatórios em Campos Maduros com aprendizado de máquina [Internet]. 2025 ;[citado 2026 jan. 24 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/44/44141/tde-06052025-113205/
Vancouver
Hernandez GM. Uma nova abordagem para caracterização de reservatórios em Campos Maduros com aprendizado de máquina [Internet]. 2025 ;[citado 2026 jan. 24 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/44/44141/tde-06052025-113205/
Tese (Doutorado)
Analyzing productivity in open source software development: an explainable AI approach using SHAP and causal discovery (2025)
Gut, Christian; Goldman, Alfredo (Orientador)
Unidade: IME
Subjects: ALGORITMOS, ENGENHARIA DE SOFTWARE, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, MINERAÇÃO DE DADOS, DESENVOLVIMENTO DE SOFTWARE, SOFTWARE LIVRE
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ABNT
GUT, Christian. Analyzing productivity in open source software development: an explainable AI approach using SHAP and causal discovery. 2025. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2025. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-01092025-084702/. Acesso em: 24 jan. 2026.
APA
Gut, C. (2025). Analyzing productivity in open source software development: an explainable AI approach using SHAP and causal discovery (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-01092025-084702/
NLM
Gut C. Analyzing productivity in open source software development: an explainable AI approach using SHAP and causal discovery [Internet]. 2025 ;[citado 2026 jan. 24 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-01092025-084702/
Vancouver
Gut C. Analyzing productivity in open source software development: an explainable AI approach using SHAP and causal discovery [Internet]. 2025 ;[citado 2026 jan. 24 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-01092025-084702/
Mestrado Profissionalizante
Técnicas de interpretabilidade para aprendizado de máquina: um estudo abordando avaliação de crédito e detecção de fraude (2022)
Caires, Daniel de Oliveira; Toledo, Claudio Fabiano Motta (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, TOMADA DE DECISÃO, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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ABNT
CAIRES, Daniel de Oliveira. Técnicas de interpretabilidade para aprendizado de máquina: um estudo abordando avaliação de crédito e detecção de fraude. 2022. Mestrado Profissionalizante – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-16122022-180337/. Acesso em: 24 jan. 2026.
APA
Caires, D. de O. (2022). Técnicas de interpretabilidade para aprendizado de máquina: um estudo abordando avaliação de crédito e detecção de fraude (Mestrado Profissionalizante). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-16122022-180337/
NLM
Caires D de O. Técnicas de interpretabilidade para aprendizado de máquina: um estudo abordando avaliação de crédito e detecção de fraude [Internet]. 2022 ;[citado 2026 jan. 24 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-16122022-180337/
Vancouver
Caires D de O. Técnicas de interpretabilidade para aprendizado de máquina: um estudo abordando avaliação de crédito e detecção de fraude [Internet]. 2022 ;[citado 2026 jan. 24 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-16122022-180337/

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