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Dissertação (Mestrado)
Atualização de modelos geológicos utilizando técnicas de aprendizagem supervisionadas para interpretação de domínios geológicos (2024)
Martins, Marcela; Rocha, Marcelo Monteiro da (Orientador)
Unidade: IGC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, DEPÓSITOS MINERAIS, OURO, GEOLOGIA
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ABNT
MARTINS, Marcela. Atualização de modelos geológicos utilizando técnicas de aprendizagem supervisionadas para interpretação de domínios geológicos. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/44/44137/tde-09092024-092920/. Acesso em: 10 nov. 2024.
APA
Martins, M. (2024). Atualização de modelos geológicos utilizando técnicas de aprendizagem supervisionadas para interpretação de domínios geológicos (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/44/44137/tde-09092024-092920/
NLM
Martins M. Atualização de modelos geológicos utilizando técnicas de aprendizagem supervisionadas para interpretação de domínios geológicos [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/44/44137/tde-09092024-092920/
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Martins M. Atualização de modelos geológicos utilizando técnicas de aprendizagem supervisionadas para interpretação de domínios geológicos [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/44/44137/tde-09092024-092920/
Tese (Doutorado)
Efficient online tree, rule-based and distance-based algorithms (2023)
Mastelini, Saulo Martiello ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ELETRÔNICA DIGITAL, APRENDIZAGEM PROFUNDA, REGRESSÃO
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ABNT
MASTELINI, Saulo Martiello. Efficient online tree, rule-based and distance-based algorithms. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-30082023-135843/. Acesso em: 10 nov. 2024.
APA
Mastelini, S. M. (2023). Efficient online tree, rule-based and distance-based algorithms (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-30082023-135843/
NLM
Mastelini SM. Efficient online tree, rule-based and distance-based algorithms [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-30082023-135843/
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Mastelini SM. Efficient online tree, rule-based and distance-based algorithms [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-30082023-135843/
Tese (Doutorado)
An efficient and accurate method for binary quantification (2022)
Hassan, Waqar; Batista, Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INVARIANTES CONFORMES, MINERAÇÃO DE DADOS
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ABNT
HASSAN, Waqar. An efficient and accurate method for binary quantification. 2022. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16082022-112629/. Acesso em: 10 nov. 2024.
APA
Hassan, W. (2022). An efficient and accurate method for binary quantification (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16082022-112629/
NLM
Hassan W. An efficient and accurate method for binary quantification [Internet]. 2022 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16082022-112629/
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Hassan W. An efficient and accurate method for binary quantification [Internet]. 2022 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16082022-112629/
Artigo de periodico
Evaluation of machine learning based models to predict the bulk density in the flash sintering process (2021)
Abreu, Mariana Gomes de; Pallone, Eliria Maria de Jesus Agnolon ; Ferreira, Julieta Adriana; Campos, João Vitor ; Sousa, Rafael Vieira de
Source: Materials Today Communications. Unidade: FZEA
Subjects: SINTERIZAÇÃO, MINERAÇÃO DE DADOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
ABREU, Mariana Gomes de et al. Evaluation of machine learning based models to predict the bulk density in the flash sintering process. Materials Today Communications, v. 27, p. 1-5, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.mtcomm.2021.102220. Acesso em: 10 nov. 2024.
APA
Abreu, M. G. de, Pallone, E. M. de J. A., Ferreira, J. A., Campos, J. V., & Sousa, R. V. de. (2021). Evaluation of machine learning based models to predict the bulk density in the flash sintering process. Materials Today Communications, 27, 1-5. doi:10.1016/j.mtcomm.2021.102220
NLM
Abreu MG de, Pallone EM de JA, Ferreira JA, Campos JV, Sousa RV de. Evaluation of machine learning based models to predict the bulk density in the flash sintering process [Internet]. Materials Today Communications. 2021 ; 27 1-5.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.mtcomm.2021.102220
Vancouver
Abreu MG de, Pallone EM de JA, Ferreira JA, Campos JV, Sousa RV de. Evaluation of machine learning based models to predict the bulk density in the flash sintering process [Internet]. Materials Today Communications. 2021 ; 27 1-5.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.mtcomm.2021.102220
Dissertação (Mestrado)
Classificação de alto nível baseada em redes usando betweenness centrality e interação atributo-atributo (2021)
Vilca Zuñiga, Esteban Wilfredo; Liang, Zhao (Orientador)
Unidade: FFCLRP
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, APRENDIZAGEM, REDES COMPLEXAS
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ABNT
VILCA ZUÑIGA, Esteban Wilfredo. Classificação de alto nível baseada em redes usando betweenness centrality e interação atributo-atributo. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-16112023-144830/. Acesso em: 10 nov. 2024.
APA
Vilca Zuñiga, E. W. (2021). Classificação de alto nível baseada em redes usando betweenness centrality e interação atributo-atributo (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-16112023-144830/
NLM
Vilca Zuñiga EW. Classificação de alto nível baseada em redes usando betweenness centrality e interação atributo-atributo [Internet]. 2021 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-16112023-144830/
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Vilca Zuñiga EW. Classificação de alto nível baseada em redes usando betweenness centrality e interação atributo-atributo [Internet]. 2021 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-16112023-144830/
Artigo de periodico
Ferroelectret-based hydrophone employed in oil identification - a machine learning approach (2020)
Luna, Daniel R. de; Palitó, T. T. C.; Assagra, Y. A. O.; Altafim, R. A. P.; Carmo, J. P.; Altafim, R. A. C.; Carneiro, Antonio Adilton Oliveira ; Sousa Junior, Vicente A. de
Source: Sensors. Unidade: FFCLRP
Subjects: TRANSFORMADORES E REATORES, ENERGIA ELÉTRICA, ÓLEOS LUBRIFICANTES, ACÚSTICA, ÁGUA
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ABNT
LUNA, Daniel R. de et al. Ferroelectret-based hydrophone employed in oil identification - a machine learning approach. Sensors, v. 20, n. 10, p. 1-18, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/s20102979. Acesso em: 10 nov. 2024.
APA
Luna, D. R. de, Palitó, T. T. C., Assagra, Y. A. O., Altafim, R. A. P., Carmo, J. P., Altafim, R. A. C., et al. (2020). Ferroelectret-based hydrophone employed in oil identification - a machine learning approach. Sensors, 20( 10), 1-18. doi:10.3390/s20102979
NLM
Luna DR de, Palitó TTC, Assagra YAO, Altafim RAP, Carmo JP, Altafim RAC, Carneiro AAO, Sousa Junior VA de. Ferroelectret-based hydrophone employed in oil identification - a machine learning approach [Internet]. Sensors. 2020 ; 20( 10): 1-18.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.3390/s20102979
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Luna DR de, Palitó TTC, Assagra YAO, Altafim RAP, Carmo JP, Altafim RAC, Carneiro AAO, Sousa Junior VA de. Ferroelectret-based hydrophone employed in oil identification - a machine learning approach [Internet]. Sensors. 2020 ; 20( 10): 1-18.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.3390/s20102979
Artigo de periodico
Multi-label active learning: key issues and a novel query strategy (2019)
Cherman, Everton Alvares; Papanikolaou, Yannis; Tsoumakas, Grigorios; Monard, Maria Carolina
Source: Evolving Systems. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, DESCOBERTA DE CONHECIMENTO
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ABNT
CHERMAN, Everton Alvares et al. Multi-label active learning: key issues and a novel query strategy. Evolving Systems, v. 10, n. 1, p. 63-78, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s12530-017-9202-z. Acesso em: 10 nov. 2024.
APA
Cherman, E. A., Papanikolaou, Y., Tsoumakas, G., & Monard, M. C. (2019). Multi-label active learning: key issues and a novel query strategy. Evolving Systems, 10( 1), 63-78. doi:10.1007/s12530-017-9202-z
NLM
Cherman EA, Papanikolaou Y, Tsoumakas G, Monard MC. Multi-label active learning: key issues and a novel query strategy [Internet]. Evolving Systems. 2019 ; 10( 1): 63-78.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s12530-017-9202-z
Vancouver
Cherman EA, Papanikolaou Y, Tsoumakas G, Monard MC. Multi-label active learning: key issues and a novel query strategy [Internet]. Evolving Systems. 2019 ; 10( 1): 63-78.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s12530-017-9202-z
Dissertação (Mestrado)
Métodos de validação tradicional e temporal aplicados à avaliação de classificadores de RNAs codificantes e não codificantes (2018)
Sá, Clebiano da Costa; Lauretto, Marcelo de Souza (Orientador) ; Lima, Ariane Machado (Orientador)
Unidade: BIOINFORMÁTICA
Subjects: BIOINFORMÁTICA, RNA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SÁ, Clebiano da Costa. Métodos de validação tradicional e temporal aplicados à avaliação de classificadores de RNAs codificantes e não codificantes. 2018. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2018. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-19052018-122805/. Acesso em: 10 nov. 2024.
APA
Sá, C. da C. (2018). Métodos de validação tradicional e temporal aplicados à avaliação de classificadores de RNAs codificantes e não codificantes (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-19052018-122805/
NLM
Sá C da C. Métodos de validação tradicional e temporal aplicados à avaliação de classificadores de RNAs codificantes e não codificantes [Internet]. 2018 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-19052018-122805/
Vancouver
Sá C da C. Métodos de validação tradicional e temporal aplicados à avaliação de classificadores de RNAs codificantes e não codificantes [Internet]. 2018 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-19052018-122805/
Trabalho de evento
A network-based high level data classification technique (2018)
Colliri, Tiago Santos; Ji, Donghong; Pan, Heng; Liang, Zhao
Source: Annals. Conference titles: International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN. Unidades: FFCLRP, ICMC
Subjects: REDES NEURAIS, TECNOLOGIA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
COLLIRI, Tiago Santos et al. A network-based high level data classification technique. 2018, Anais.. Rio de Janeiro: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.1109/ijcnn.2018.8489081. Acesso em: 10 nov. 2024.
APA
Colliri, T. S., Ji, D., Pan, H., & Liang, Z. (2018). A network-based high level data classification technique. In Annals. Rio de Janeiro: Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, Universidade de São Paulo. doi:10.1109/ijcnn.2018.8489081
NLM
Colliri TS, Ji D, Pan H, Liang Z. A network-based high level data classification technique [Internet]. Annals. 2018 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ijcnn.2018.8489081
Vancouver
Colliri TS, Ji D, Pan H, Liang Z. A network-based high level data classification technique [Internet]. Annals. 2018 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ijcnn.2018.8489081
Trabalho de evento-anais periodico
Active learning algorithms for multi-label data (2016)
Cherman, Everton Alvares; Tsoumakas, Grigorios; Monard, Maria Carolina
Source: IFIP Advances in Information and Communication Technology. Conference titles: IFIP International Conference and Workshops on Artificial Intelligence Applications and Innovation - AIAI. Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CHERMAN, Everton Alvares e TSOUMAKAS, Grigorios e MONARD, Maria Carolina. Active learning algorithms for multi-label data. IFIP Advances in Information and Communication Technology. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-319-44944-9_23. Acesso em: 10 nov. 2024. , 2016
APA
Cherman, E. A., Tsoumakas, G., & Monard, M. C. (2016). Active learning algorithms for multi-label data. IFIP Advances in Information and Communication Technology. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-319-44944-9_23
NLM
Cherman EA, Tsoumakas G, Monard MC. Active learning algorithms for multi-label data [Internet]. IFIP Advances in Information and Communication Technology. 2016 ; 475 267-279.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-319-44944-9_23
Vancouver
Cherman EA, Tsoumakas G, Monard MC. Active learning algorithms for multi-label data [Internet]. IFIP Advances in Information and Communication Technology. 2016 ; 475 267-279.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-319-44944-9_23
Dissertação (Mestrado)
Técnicas para o problema de dados desbalanceados em classificação hierárquica (2015)
Barella, Victor Hugo; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MINERAÇÃO DE DADOS, ANÁLISE DE DADOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BARELLA, Victor Hugo. Técnicas para o problema de dados desbalanceados em classificação hierárquica. 2015. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2015. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-06012016-145045/. Acesso em: 10 nov. 2024.
APA
Barella, V. H. (2015). Técnicas para o problema de dados desbalanceados em classificação hierárquica (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-06012016-145045/
NLM
Barella VH. Técnicas para o problema de dados desbalanceados em classificação hierárquica [Internet]. 2015 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-06012016-145045/
Vancouver
Barella VH. Técnicas para o problema de dados desbalanceados em classificação hierárquica [Internet]. 2015 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-06012016-145045/
Dissertação (Mestrado)
LearnInPlanner: uma abordagem de aprendizado supervisionado com redes neurais para solução de problemas de planejamento clássico (2013)
Santos, Rosiane Correia; Oliveira, Patrícia Rufino (Orientador)
Unidade: EACH
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, REDES NEURAIS, ALGORITMOS GENÉTICOS, SOLUÇÃO DE PROBLEMAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SANTOS, Rosiane Correia. LearnInPlanner: uma abordagem de aprendizado supervisionado com redes neurais para solução de problemas de planejamento clássico. 2013. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2013. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-25012014-115621/. Acesso em: 10 nov. 2024.
APA
Santos, R. C. (2013). LearnInPlanner: uma abordagem de aprendizado supervisionado com redes neurais para solução de problemas de planejamento clássico (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-25012014-115621/
NLM
Santos RC. LearnInPlanner: uma abordagem de aprendizado supervisionado com redes neurais para solução de problemas de planejamento clássico [Internet]. 2013 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-25012014-115621/
Vancouver
Santos RC. LearnInPlanner: uma abordagem de aprendizado supervisionado com redes neurais para solução de problemas de planejamento clássico [Internet]. 2013 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-25012014-115621/
Dissertação (Mestrado)
Algoritmo para indução de árvores de classificação para dados desbalanceados (2013)
Frizzarini, Cláudio; Lauretto, Marcelo de Souza (Orientador)
Unidade: EACH
Subjects: ALGORITMOS E ESTRUTURAS DE DADOS, MINERAÇÃO DE DADOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS PARA PROCESSAMENTO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
FRIZZARINI, Cláudio. Algoritmo para indução de árvores de classificação para dados desbalanceados. 2013. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2013. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-19022014-101043/. Acesso em: 10 nov. 2024.
APA
Frizzarini, C. (2013). Algoritmo para indução de árvores de classificação para dados desbalanceados (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-19022014-101043/
NLM
Frizzarini C. Algoritmo para indução de árvores de classificação para dados desbalanceados [Internet]. 2013 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-19022014-101043/
Vancouver
Frizzarini C. Algoritmo para indução de árvores de classificação para dados desbalanceados [Internet]. 2013 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-19022014-101043/
Tese (Doutorado)
Machine learning via dynamical processes on complex networks (2013)
Cupertino, Thiago Henrique; Liang, Zhao (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES COMPLEXAS, PROBABILIDADE, COMPUTAÇÃO BIOINSPIRADA, RECONHECIMENTO DE PADRÕES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CUPERTINO, Thiago Henrique. Machine learning via dynamical processes on complex networks. 2013. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2013. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-25032014-154520/. Acesso em: 10 nov. 2024.
APA
Cupertino, T. H. (2013). Machine learning via dynamical processes on complex networks (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-25032014-154520/
NLM
Cupertino TH. Machine learning via dynamical processes on complex networks [Internet]. 2013 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-25032014-154520/
Vancouver
Cupertino TH. Machine learning via dynamical processes on complex networks [Internet]. 2013 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-25032014-154520/
Tese (Doutorado)
Machine learning in complex networks: modeling, analysis, and applications (2012)
Silva, Thiago Christiano; Liang, Zhao (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL (MODELAGEM;ANÁLISE;APLICAÇÕES), REDES COMPLEXAS, REDES DE COMPUTADORES, SISTEMAS HÍBRIDOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SILVA, Thiago Christiano. Machine learning in complex networks: modeling, analysis, and applications. 2012. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2012. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19042013-104641/. Acesso em: 10 nov. 2024.
APA
Silva, T. C. (2012). Machine learning in complex networks: modeling, analysis, and applications (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19042013-104641/
NLM
Silva TC. Machine learning in complex networks: modeling, analysis, and applications [Internet]. 2012 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19042013-104641/
Vancouver
Silva TC. Machine learning in complex networks: modeling, analysis, and applications [Internet]. 2012 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19042013-104641/

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