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Dissertação (Mestrado)
ConSentiment: Análise de Sentimentos baseada em Aspectos a partir de Consenso de Modelos em Grafos (2024)
Marcon, Guilherme dos Santos; Marcacini, Ricardo Marcondes (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, APRENDIZAGEM PROFUNDA, ANÁLISE DE TEXTO
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ABNT
MARCON, Guilherme dos Santos. ConSentiment: Análise de Sentimentos baseada em Aspectos a partir de Consenso de Modelos em Grafos. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17062024-085235/. Acesso em: 18 nov. 2024.
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Marcon, G. dos S. (2024). ConSentiment: Análise de Sentimentos baseada em Aspectos a partir de Consenso de Modelos em Grafos (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17062024-085235/
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Marcon G dos S. ConSentiment: Análise de Sentimentos baseada em Aspectos a partir de Consenso de Modelos em Grafos [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17062024-085235/
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Marcon G dos S. ConSentiment: Análise de Sentimentos baseada em Aspectos a partir de Consenso de Modelos em Grafos [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17062024-085235/
Tese (Doutorado)
Techniques for cattle detection, duplicate removal and counting in large pasture areas using multiple aerial images (2023)
Soares, Victor Hugo Andrade ; Campello, Ricardo José Gabrielli Barreto (Orientador) ; Ponti, Moacir Antonelli (coorient)
Unidade: ICMC
Subjects: AERONAVES NÃO TRIPULADAS, ANIMAIS, GADO, REDES NEURAIS, PRODUÇÃO AGRÍCOLA, PECUÁRIA, COMPUTAÇÃO EVOLUTIVA
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ABNT
SOARES, Victor Hugo Andrade. Techniques for cattle detection, duplicate removal and counting in large pasture areas using multiple aerial images. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13052024-091728/. Acesso em: 18 nov. 2024.
APA
Soares, V. H. A. (2023). Techniques for cattle detection, duplicate removal and counting in large pasture areas using multiple aerial images (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13052024-091728/
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Soares VHA. Techniques for cattle detection, duplicate removal and counting in large pasture areas using multiple aerial images [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13052024-091728/
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Soares VHA. Techniques for cattle detection, duplicate removal and counting in large pasture areas using multiple aerial images [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13052024-091728/
Tese (Doutorado)
Cross Domain Visual Search with Feature Learning using Multi-stream Transformer-based Architectures (2023)
Ribeiro, Leo Sampaio Ferraz; Ponti, Moacir Antonelli (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE SINAIS, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, DESENHO, VISÃO COMPUTACIONAL, COMPUTAÇÃO GRÁFICA, RECONHECIMENTO DE IMAGEM
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ABNT
RIBEIRO, Leo Sampaio Ferraz. Cross Domain Visual Search with Feature Learning using Multi-stream Transformer-based Architectures. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02062023-161527/. Acesso em: 18 nov. 2024.
APA
Ribeiro, L. S. F. (2023). Cross Domain Visual Search with Feature Learning using Multi-stream Transformer-based Architectures (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02062023-161527/
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Ribeiro LSF. Cross Domain Visual Search with Feature Learning using Multi-stream Transformer-based Architectures [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02062023-161527/
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Ribeiro LSF. Cross Domain Visual Search with Feature Learning using Multi-stream Transformer-based Architectures [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02062023-161527/
Dissertação (Mestrado)
An application of graph neural networks on topic modelling with bi-partite graphs (2023)
Oliveira, Bruno Fernandes Bessa de; Lopes, Alneu de Andrade (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, GRAFOS ALEATÓRIOS
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OLIVEIRA, Bruno Fernandes Bessa de. An application of graph neural networks on topic modelling with bi-partite graphs. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-03012024-174804/. Acesso em: 18 nov. 2024.
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Oliveira, B. F. B. de. (2023). An application of graph neural networks on topic modelling with bi-partite graphs (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-03012024-174804/
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Oliveira BFB de. An application of graph neural networks on topic modelling with bi-partite graphs [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-03012024-174804/
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Oliveira BFB de. An application of graph neural networks on topic modelling with bi-partite graphs [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-03012024-174804/
Tese (Doutorado)
Structure characterization of complex networks for machine learning (2023)
Anghinoni, Leandro ; Liang, Zhao (Orientador) ; Silva, Israel T. (coorient)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
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ABNT
ANGHINONI, Leandro. Structure characterization of complex networks for machine learning. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13092023-143213/. Acesso em: 18 nov. 2024.
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Anghinoni, L. (2023). Structure characterization of complex networks for machine learning (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13092023-143213/
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Anghinoni L. Structure characterization of complex networks for machine learning [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13092023-143213/
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Anghinoni L. Structure characterization of complex networks for machine learning [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-13092023-143213/
Tese (Doutorado)
A Modified Echo State Network Model Using Non-Random Topology (2023)
Arroyo, Diana Carolina Roca ; Liang, Zhao (Orientador) ; Silva, Israel T. (coorient)
Unidade: ICMC
Subjects: REDES NEURAIS, REDES COMPLEXAS, MINERAÇÃO DE DADOS, REGRESSÃO LINEAR
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ABNT
ARROYO, Diana Carolina Roca. A Modified Echo State Network Model Using Non-Random Topology. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12092023-210015/. Acesso em: 18 nov. 2024.
APA
Arroyo, D. C. R. (2023). A Modified Echo State Network Model Using Non-Random Topology (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12092023-210015/
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Arroyo DCR. A Modified Echo State Network Model Using Non-Random Topology [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12092023-210015/
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Arroyo DCR. A Modified Echo State Network Model Using Non-Random Topology [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12092023-210015/
Dissertação (Mestrado)
Avaliação de representações embeddings para similaridade sentencial no Português (2023)
Rodrigues, Ana Carolina; Marcacini, Ricardo Marcondes (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, REDES NEURAIS, MINERAÇÃO DE DADOS
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ABNT
RODRIGUES, Ana Carolina. Avaliação de representações embeddings para similaridade sentencial no Português. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02062023-105741/. Acesso em: 18 nov. 2024.
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Rodrigues, A. C. (2023). Avaliação de representações embeddings para similaridade sentencial no Português (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02062023-105741/
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Rodrigues AC. Avaliação de representações embeddings para similaridade sentencial no Português [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02062023-105741/
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Rodrigues AC. Avaliação de representações embeddings para similaridade sentencial no Português [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02062023-105741/
Tese (Doutorado)
Aprendizado de representações com Redes Convolucionais para a identificação de espécies de pássaros e anuros em Paisagens Acústicas (2022)
Dias, Fábio Felix; Minghim, Rosane (Orientador) ; Ponti, Moacir Antonelli (coorient)
Unidade: ICMC
Subjects: REDES NEURAIS, ANÁLISE DE DADOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, COMPORTAMENTO ANIMAL, BIODIVERSIDADE, PROCESSAMENTO DE SINAIS, PÁSSAROS, PERCEPÇÃO AUDITIVA
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ABNT
DIAS, Fábio Felix. Aprendizado de representações com Redes Convolucionais para a identificação de espécies de pássaros e anuros em Paisagens Acústicas. 2022. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11012023-094123/. Acesso em: 18 nov. 2024.
APA
Dias, F. F. (2022). Aprendizado de representações com Redes Convolucionais para a identificação de espécies de pássaros e anuros em Paisagens Acústicas (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11012023-094123/
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Dias FF. Aprendizado de representações com Redes Convolucionais para a identificação de espécies de pássaros e anuros em Paisagens Acústicas [Internet]. 2022 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11012023-094123/
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Dias FF. Aprendizado de representações com Redes Convolucionais para a identificação de espécies de pássaros e anuros em Paisagens Acústicas [Internet]. 2022 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11012023-094123/
Dissertação (Mestrado)
Machine Learning techniques applied to identifying clinical factors regarding automated medical prognosis (2022)
Barros, Pedro Henrique Ferracini de; Rodrigues Junior, José Fernando (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MEDICINA PREVENTIVA, DIAGNÓSTICO POR COMPUTADOR, SISTEMAS COMPUTADORIZADOS DE REGISTROS MÉDICOS, REDES NEURAIS, FENÓTIPOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BARROS, Pedro Henrique Ferracini de. Machine Learning techniques applied to identifying clinical factors regarding automated medical prognosis. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19012023-093014/. Acesso em: 18 nov. 2024.
APA
Barros, P. H. F. de. (2022). Machine Learning techniques applied to identifying clinical factors regarding automated medical prognosis (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19012023-093014/
NLM
Barros PHF de. Machine Learning techniques applied to identifying clinical factors regarding automated medical prognosis [Internet]. 2022 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19012023-093014/
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Barros PHF de. Machine Learning techniques applied to identifying clinical factors regarding automated medical prognosis [Internet]. 2022 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19012023-093014/
Dissertação (Mestrado)
Estudo de representações de imagens de múltiplos domínios a partir de aprendizado profundo não supervisionado e semi-supervisionado (2022)
Cavallari, Gabriel Biscaro; Ponti, Moacir Antonelli (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CAVALLARI, Gabriel Biscaro. Estudo de representações de imagens de múltiplos domínios a partir de aprendizado profundo não supervisionado e semi-supervisionado. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-08082022-084706/. Acesso em: 18 nov. 2024.
APA
Cavallari, G. B. (2022). Estudo de representações de imagens de múltiplos domínios a partir de aprendizado profundo não supervisionado e semi-supervisionado (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-08082022-084706/
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Cavallari GB. Estudo de representações de imagens de múltiplos domínios a partir de aprendizado profundo não supervisionado e semi-supervisionado [Internet]. 2022 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-08082022-084706/
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Cavallari GB. Estudo de representações de imagens de múltiplos domínios a partir de aprendizado profundo não supervisionado e semi-supervisionado [Internet]. 2022 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-08082022-084706/
Mestrado Profissionalizante
Detecção de Outliers em Dados não Vistos de Séries Temporais por meio de Erros de Predição com SARIMA e Redes Neurais Recorrentes LSTM e GRU (2021)
Migliato, Antonio Luiz Tonissi; Ponti, Moacir Antonelli (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, VALORES ATÍPICOS, REDES NEURAIS, ANÁLISE DE DADOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MIGLIATO, Antonio Luiz Tonissi. Detecção de Outliers em Dados não Vistos de Séries Temporais por meio de Erros de Predição com SARIMA e Redes Neurais Recorrentes LSTM e GRU. 2021. Mestrado Profissionalizante – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-21012022-175531/. Acesso em: 18 nov. 2024.
APA
Migliato, A. L. T. (2021). Detecção de Outliers em Dados não Vistos de Séries Temporais por meio de Erros de Predição com SARIMA e Redes Neurais Recorrentes LSTM e GRU (Mestrado Profissionalizante). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-21012022-175531/
NLM
Migliato ALT. Detecção de Outliers em Dados não Vistos de Séries Temporais por meio de Erros de Predição com SARIMA e Redes Neurais Recorrentes LSTM e GRU [Internet]. 2021 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-21012022-175531/
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Migliato ALT. Detecção de Outliers em Dados não Vistos de Séries Temporais por meio de Erros de Predição com SARIMA e Redes Neurais Recorrentes LSTM e GRU [Internet]. 2021 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-21012022-175531/
Dissertação (Mestrado)
Deep learning em dois estágios para detecção e classificaçãode doenças em folhas de plantas com aplicação em dispositivos móveis (2021)
Leite, Tiago de Miranda; Ponti, Moacir Antonelli (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, FOLHAS (PLANTAS), DOENÇAS DE PLANTAS, PROCESSAMENTO DE IMAGENS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LEITE, Tiago de Miranda. Deep learning em dois estágios para detecção e classificaçãode doenças em folhas de plantas com aplicação em dispositivos móveis. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02022022-121135/. Acesso em: 18 nov. 2024.
APA
Leite, T. de M. (2021). Deep learning em dois estágios para detecção e classificaçãode doenças em folhas de plantas com aplicação em dispositivos móveis (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02022022-121135/
NLM
Leite T de M. Deep learning em dois estágios para detecção e classificaçãode doenças em folhas de plantas com aplicação em dispositivos móveis [Internet]. 2021 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02022022-121135/
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Leite T de M. Deep learning em dois estágios para detecção e classificaçãode doenças em folhas de plantas com aplicação em dispositivos móveis [Internet]. 2021 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-02022022-121135/
Tese (Doutorado)
Unsupervised Learning Approaches for Non-Stationary Data Streams (2021)
Garcia, Kemilly Dearo; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE DADOS, REDES NEURAIS, APLICATIVOS MÓVEIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
GARCIA, Kemilly Dearo. Unsupervised Learning Approaches for Non-Stationary Data Streams. 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24062021-161645/. Acesso em: 18 nov. 2024.
APA
Garcia, K. D. (2021). Unsupervised Learning Approaches for Non-Stationary Data Streams (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24062021-161645/
NLM
Garcia KD. Unsupervised Learning Approaches for Non-Stationary Data Streams [Internet]. 2021 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24062021-161645/
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Garcia KD. Unsupervised Learning Approaches for Non-Stationary Data Streams [Internet]. 2021 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24062021-161645/
Dissertação (Mestrado)
Exploiting Inter-session Dynamics for Long Intra-Session Sequences of Interactions with Deep Reinforcement Learning for Session-Aware Recommendation (2021)
Ticona, Gustavo Junior Escobedo; Manzato, Marcelo Garcia (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: REDES NEURAIS, RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO, MINERAÇÃO DE DADOS, INTERAÇÃO HOMEM-MÁQUINA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
TICONA, Gustavo Junior Escobedo. Exploiting Inter-session Dynamics for Long Intra-Session Sequences of Interactions with Deep Reinforcement Learning for Session-Aware Recommendation. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-23062021-105306/. Acesso em: 18 nov. 2024.
APA
Ticona, G. J. E. (2021). Exploiting Inter-session Dynamics for Long Intra-Session Sequences of Interactions with Deep Reinforcement Learning for Session-Aware Recommendation (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-23062021-105306/
NLM
Ticona GJE. Exploiting Inter-session Dynamics for Long Intra-Session Sequences of Interactions with Deep Reinforcement Learning for Session-Aware Recommendation [Internet]. 2021 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-23062021-105306/
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Ticona GJE. Exploiting Inter-session Dynamics for Long Intra-Session Sequences of Interactions with Deep Reinforcement Learning for Session-Aware Recommendation [Internet]. 2021 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-23062021-105306/
Dissertação (Mestrado)
Robust image features creation by learning how to merge visual and semantic attributes (2021)
Resende, Damares Crystina Oliveira de; Ponti, Moacir Antonelli (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, PROCESSAMENTO DE SINAIS DE VÍDEO, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RESENDE, Damares Crystina Oliveira de. Robust image features creation by learning how to merge visual and semantic attributes. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17032021-122717/. Acesso em: 18 nov. 2024.
APA
Resende, D. C. O. de. (2021). Robust image features creation by learning how to merge visual and semantic attributes (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17032021-122717/
NLM
Resende DCO de. Robust image features creation by learning how to merge visual and semantic attributes [Internet]. 2021 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17032021-122717/
Vancouver
Resende DCO de. Robust image features creation by learning how to merge visual and semantic attributes [Internet]. 2021 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-17032021-122717/
Tese (Doutorado)
Activity recognition and bioinspired approaches for robotics in intelligent environments (2021)
Ranieri, Caetano Mazzoni; Romero, Roseli Aparecida Francelin (Orientador) ; Vargas, Patrícia Amâncio (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: ROBÔS, PERCEPÇÃO DA FACE, VISÃO COMPUTACIONAL, AMBIENTES URBANOS, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RANIERI, Caetano Mazzoni. Activity recognition and bioinspired approaches for robotics in intelligent environments. 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11082021-112227/. Acesso em: 18 nov. 2024.
APA
Ranieri, C. M. (2021). Activity recognition and bioinspired approaches for robotics in intelligent environments (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11082021-112227/
NLM
Ranieri CM. Activity recognition and bioinspired approaches for robotics in intelligent environments [Internet]. 2021 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11082021-112227/
Vancouver
Ranieri CM. Activity recognition and bioinspired approaches for robotics in intelligent environments [Internet]. 2021 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-11082021-112227/
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
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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: 18 nov. 2024.
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 2024 nov. 18 ] 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 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16122020-164714/
Tese (Doutorado)
Features transfer learning between domains for image and video recognition tasks (2020)
Santos, Fernando Pereira dos ; Ponti, Moacir Antonelli (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, TRANSFERÊNCIA (APRENDIZAGEM), CONHECIMENTO, GENERALIZAÇÃO (APRENDIZAGEM)
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ABNT
SANTOS, Fernando Pereira dos. Features transfer learning between domains for image and video recognition tasks. 2020. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19032020-083537/. Acesso em: 18 nov. 2024.
APA
Santos, F. P. dos. (2020). Features transfer learning between domains for image and video recognition tasks (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19032020-083537/
NLM
Santos FP dos. Features transfer learning between domains for image and video recognition tasks [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19032020-083537/
Vancouver
Santos FP dos. Features transfer learning between domains for image and video recognition tasks [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19032020-083537/
Tese (Doutorado)
Enhancing Dimensionality Reduction Techniques for Deep Neural Network Visualization (2020)
Cantareira, Gabriel Dias; Paulovich, Fernando Vieira (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: REDES NEURAIS, VISUALIZAÇÃO, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CANTAREIRA, Gabriel Dias. Enhancing Dimensionality Reduction Techniques for Deep Neural Network Visualization. 2020. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-25022021-130621/. Acesso em: 18 nov. 2024.
APA
Cantareira, G. D. (2020). Enhancing Dimensionality Reduction Techniques for Deep Neural Network Visualization (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-25022021-130621/
NLM
Cantareira GD. Enhancing Dimensionality Reduction Techniques for Deep Neural Network Visualization [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-25022021-130621/
Vancouver
Cantareira GD. Enhancing Dimensionality Reduction Techniques for Deep Neural Network Visualization [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-25022021-130621/
Dissertação (Mestrado)
Adaptive fusion of bright-field microscopy images acquired in different focal planes (2020)
Catanante, Victor Augusto Alves; Batista Neto, João do Espírito Santo (Orientador) ; Bruno, Odemir Martinez (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: TRANSFORMADA DE FOURIER, MICROSCOPIA ELETRÔNICA, IMAGEM DIGITAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CATANANTE, Victor Augusto Alves. Adaptive fusion of bright-field microscopy images acquired in different focal planes. 2020. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10092020-164245/. Acesso em: 18 nov. 2024.
APA
Catanante, V. A. A. (2020). Adaptive fusion of bright-field microscopy images acquired in different focal planes (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10092020-164245/
NLM
Catanante VAA. Adaptive fusion of bright-field microscopy images acquired in different focal planes [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10092020-164245/
Vancouver
Catanante VAA. Adaptive fusion of bright-field microscopy images acquired in different focal planes [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10092020-164245/

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