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Artigo de periodico
Machine learning for the detection and diagnosis of anomalies in applications driven by electric motors (2023)
Ferraz Júnior, Fábio ; Romero, Roseli Aparecida Francelin ; Hsieh, Sheng-Jen
Fonte: Sensors. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS ÚTEIS E ESPECÍFICOS, MANUTENÇÃO PREDITIVA, MOTORES ELÉTRICOS
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ABNT
FERRAZ JÚNIOR, Fábio e ROMERO, Roseli Aparecida Francelin e HSIEH, Sheng-Jen. Machine learning for the detection and diagnosis of anomalies in applications driven by electric motors. Sensors, v. 23, n. 24, p. 1-25, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/s23249725. Acesso em: 16 nov. 2024.
APA
Ferraz Júnior, F., Romero, R. A. F., & Hsieh, S. -J. (2023). Machine learning for the detection and diagnosis of anomalies in applications driven by electric motors. Sensors, 23( 24), 1-25. doi:10.3390/s23249725
NLM
Ferraz Júnior F, Romero RAF, Hsieh S-J. Machine learning for the detection and diagnosis of anomalies in applications driven by electric motors [Internet]. Sensors. 2023 ; 23( 24): 1-25.[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.3390/s23249725
Vancouver
Ferraz Júnior F, Romero RAF, Hsieh S-J. Machine learning for the detection and diagnosis of anomalies in applications driven by electric motors [Internet]. Sensors. 2023 ; 23( 24): 1-25.[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.3390/s23249725
Artigo de periodico
Statistical machine learning for predicting diabetes cases in indigenous women (2023)
Carvalho, Guilherme Michel Lima de; Dias, Jaqueline Lopes ; Henriques, Marcos Jardel ; Sanches, Felipe Padula; Gonzatto Junior, Oilson Alberto ; Romero, Roseli Aparecida Francelin ; Louzada, Francisco
Fonte: Revista de la Facultad de Ingeniería. Unidades: ICMC, INTER: ICMC -UFSCAR
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PREDIÇÃO, DIABETES MELLITUS, MULHERES INDÍGENAS
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ABNT
CARVALHO, Guilherme Michel Lima de et al. Statistical machine learning for predicting diabetes cases in indigenous women. Revista de la Facultad de Ingeniería, v. 37, p. 44-57, 2023Tradução . . Disponível em: https://revistaingenieria.uda.cl/Publicaciones/370005.pdf. Acesso em: 16 nov. 2024.
APA
Carvalho, G. M. L. de, Dias, J. L., Henriques, M. J., Sanches, F. P., Gonzatto Junior, O. A., Romero, R. A. F., & Louzada, F. (2023). Statistical machine learning for predicting diabetes cases in indigenous women. Revista de la Facultad de Ingeniería, 37, 44-57. Recuperado de https://revistaingenieria.uda.cl/Publicaciones/370005.pdf
NLM
Carvalho GML de, Dias JL, Henriques MJ, Sanches FP, Gonzatto Junior OA, Romero RAF, Louzada F. Statistical machine learning for predicting diabetes cases in indigenous women [Internet]. Revista de la Facultad de Ingeniería. 2023 ; 37 44-57.[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://revistaingenieria.uda.cl/Publicaciones/370005.pdf
Vancouver
Carvalho GML de, Dias JL, Henriques MJ, Sanches FP, Gonzatto Junior OA, Romero RAF, Louzada F. Statistical machine learning for predicting diabetes cases in indigenous women [Internet]. Revista de la Facultad de Ingeniería. 2023 ; 37 44-57.[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://revistaingenieria.uda.cl/Publicaciones/370005.pdf
Trabalho de evento
Explainable LightGBM approach for predicting myocardial infarction mortality (2023)
Vicente, Ana Letícia Garcez; Malaquias Junior, Roseval Donisete ; Romero, Roseli Aparecida Francelin
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Conference on Computational Science and Computational Intelligence - CSCI. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, DIAGNÓSTICO POR COMPUTADOR, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, INFARTO DO MIOCÁRDIO
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ABNT
VICENTE, Ana Letícia Garcez e MALAQUIAS JUNIOR, Roseval Donisete e ROMERO, Roseli Aparecida Francelin. Explainable LightGBM approach for predicting myocardial infarction mortality. 2023, Anais.. Piscataway: IEEE, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/CSCI62032.2023.00057. Acesso em: 16 nov. 2024.
APA
Vicente, A. L. G., Malaquias Junior, R. D., & Romero, R. A. F. (2023). Explainable LightGBM approach for predicting myocardial infarction mortality. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/CSCI62032.2023.00057
NLM
Vicente ALG, Malaquias Junior RD, Romero RAF. Explainable LightGBM approach for predicting myocardial infarction mortality [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CSCI62032.2023.00057
Vancouver
Vicente ALG, Malaquias Junior RD, Romero RAF. Explainable LightGBM approach for predicting myocardial infarction mortality [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CSCI62032.2023.00057
Dissertação (Mestrado)
Geração Automática de Verbetações para Recuperação de Informações no Domínio Jurídico Brasileiro (2023)
Sakiyama, Kenzo ; Nogueira, Rodrigo Frassetto (coorient); Romero, Roseli Aparecida Francelin (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, SISTEMA JUDICIÁRIO, AUTOMAÇÃO DAS LÍNGUAS NATURAIS, RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO, ANÁLISE DE TEXTO
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ABNT
SAKIYAMA, Kenzo. Geração Automática de Verbetações para Recuperação de Informações no Domínio Jurídico Brasileiro. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-18122023-153735/. Acesso em: 16 nov. 2024.
APA
Sakiyama, K. (2023). Geração Automática de Verbetações para Recuperação de Informações no Domínio Jurídico Brasileiro (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-18122023-153735/
NLM
Sakiyama K. Geração Automática de Verbetações para Recuperação de Informações no Domínio Jurídico Brasileiro [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-18122023-153735/
Vancouver
Sakiyama K. Geração Automática de Verbetações para Recuperação de Informações no Domínio Jurídico Brasileiro [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-18122023-153735/
Tese (Doutorado)
Localização e mapeamento semânticos em florestas (2023)
Nardari, Guilherme Vicentim; Romero, Roseli Aparecida Francelin (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: ROBÓTICA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
NARDARI, Guilherme Vicentim. Localização e mapeamento semânticos em florestas. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-18042023-163053/. Acesso em: 16 nov. 2024.
APA
Nardari, G. V. (2023). Localização e mapeamento semânticos em florestas (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-18042023-163053/
NLM
Nardari GV. Localização e mapeamento semânticos em florestas [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-18042023-163053/
Vancouver
Nardari GV. Localização e mapeamento semânticos em florestas [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-18042023-163053/
Trabalho de evento
Semantic and depth learning for autonomous forest mapping (2023)
Nardari, Guilherme Vicentim ; Romero, Roseli Aparecida Francelin
Fonte: Proceedings. Nome do evento: Latin American Robotics Symposium - LARS. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, VISÃO COMPUTACIONAL, ROBÓTICA, FLORESTAS
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ABNT
NARDARI, Guilherme Vicentim e ROMERO, Roseli Aparecida Francelin. Semantic and depth learning for autonomous forest mapping. 2023, Anais.. Piscataway: IEEE, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/LARS/SBR/WRE59448.2023.10332962. Acesso em: 16 nov. 2024.
APA
Nardari, G. V., & Romero, R. A. F. (2023). Semantic and depth learning for autonomous forest mapping. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/LARS/SBR/WRE59448.2023.10332962
NLM
Nardari GV, Romero RAF. Semantic and depth learning for autonomous forest mapping [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1109/LARS/SBR/WRE59448.2023.10332962
Vancouver
Nardari GV, Romero RAF. Semantic and depth learning for autonomous forest mapping [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1109/LARS/SBR/WRE59448.2023.10332962
Trabalho de evento-anais periodico
A framework for controversial political topics identification using Twitter data (2023)
Sakiyama, Kenzo ; Rodrigues, Lucas de Souza ; Nogueira, Bruno Magalhães ; Matsubara, Edson Takashi ; Romero, Roseli Aparecida Francelin
Fonte: Lecture Notes in Artificial Intelligence. Nome do evento: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, RECONHECIMENTO DE TEXTO, EMOÇÕES, PORTUGUÊS DO BRASIL, MÍDIAS SOCIAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SAKIYAMA, Kenzo et al. A framework for controversial political topics identification using Twitter data. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-45392-2_19. Acesso em: 16 nov. 2024. , 2023
APA
Sakiyama, K., Rodrigues, L. de S., Nogueira, B. M., Matsubara, E. T., & Romero, R. A. F. (2023). A framework for controversial political topics identification using Twitter data. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-45392-2_19
NLM
Sakiyama K, Rodrigues L de S, Nogueira BM, Matsubara ET, Romero RAF. A framework for controversial political topics identification using Twitter data [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2023 ; 14197 283-298.[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-45392-2_19
Vancouver
Sakiyama K, Rodrigues L de S, Nogueira BM, Matsubara ET, Romero RAF. A framework for controversial political topics identification using Twitter data [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2023 ; 14197 283-298.[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-45392-2_19
Trabalho de evento
Analysis and identification of evil twin attack through data science techniques using AWID3 dataset (2023)
Silva, Leandro Marcos da ; Andreghetti, Vinícius Moraes ; Romero, Roseli Aparecida Francelin ; Branco, Kalinka Regina Lucas Jaquie Castelo
Fonte: Proceeding. Nome do evento: International Conference on Machine Learning and Machine Intelligence - MLMI. Unidades: ICMC, EESC
Assuntos: SEGURANÇA DE REDES, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, WIRELESS
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ABNT
SILVA, Leandro Marcos da et al. Analysis and identification of evil twin attack through data science techniques using AWID3 dataset. 2023, Anais.. New York: ACM, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3635638.3635665. Acesso em: 16 nov. 2024.
APA
Silva, L. M. da, Andreghetti, V. M., Romero, R. A. F., & Branco, K. R. L. J. C. (2023). Analysis and identification of evil twin attack through data science techniques using AWID3 dataset. In Proceeding. New York: ACM. doi:10.1145/3635638.3635665
NLM
Silva LM da, Andreghetti VM, Romero RAF, Branco KRLJC. Analysis and identification of evil twin attack through data science techniques using AWID3 dataset [Internet]. Proceeding. 2023 ;[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3635638.3635665
Vancouver
Silva LM da, Andreghetti VM, Romero RAF, Branco KRLJC. Analysis and identification of evil twin attack through data science techniques using AWID3 dataset [Internet]. Proceeding. 2023 ;[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3635638.3635665
Artigo de periodico
Deep learning for identification of water deficits in sugarcane based on thermal images (2022)
Melo, Leonardo Leite de ; Melo, Verônica Gaspar Martins Leite de ; Marques, Patrícia Angélica Alves ; Frizzone, Jose Antonio ; Coelho, Rubens Duarte ; Romero, Roseli Aparecida Francelin ; Barros, Timoteo Herculino da Silva
Fonte: Agricultural Water Management. Unidades: ESALQ, ICMC, CENA
Assuntos: DEFICIT HÍDRICO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, CANA-DE-AÇÚCAR
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MELO, Leonardo Leite de et al. Deep learning for identification of water deficits in sugarcane based on thermal images. Agricultural Water Management, v. 272, p. 1-13, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.agwat.2022.107820. Acesso em: 16 nov. 2024.
APA
Melo, L. L. de, Melo, V. G. M. L. de, Marques, P. A. A., Frizzone, J. A., Coelho, R. D., Romero, R. A. F., & Barros, T. H. da S. (2022). Deep learning for identification of water deficits in sugarcane based on thermal images. Agricultural Water Management, 272, 1-13. doi:10.1016/j.agwat.2022.107820
NLM
Melo LL de, Melo VGML de, Marques PAA, Frizzone JA, Coelho RD, Romero RAF, Barros TH da S. Deep learning for identification of water deficits in sugarcane based on thermal images [Internet]. Agricultural Water Management. 2022 ; 272 1-13.[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.agwat.2022.107820
Vancouver
Melo LL de, Melo VGML de, Marques PAA, Frizzone JA, Coelho RD, Romero RAF, Barros TH da S. Deep learning for identification of water deficits in sugarcane based on thermal images [Internet]. Agricultural Water Management. 2022 ; 272 1-13.[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.agwat.2022.107820
Tese (Doutorado)
Aprendizado por reforço profundo para robótica social usando sinais sociais e emoções faciais (2022)
Belo, José Pedro Ribeiro; Romero, Roseli Aparecida Francelin (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: INTERAÇÃO HOMEM-MÁQUINA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ROBÓTICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BELO, José Pedro Ribeiro. Aprendizado por reforço profundo para robótica social usando sinais sociais e emoções faciais. 2022. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-28022023-104023/. Acesso em: 16 nov. 2024.
APA
Belo, J. P. R. (2022). Aprendizado por reforço profundo para robótica social usando sinais sociais e emoções faciais (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-28022023-104023/
NLM
Belo JPR. Aprendizado por reforço profundo para robótica social usando sinais sociais e emoções faciais [Internet]. 2022 ;[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-28022023-104023/
Vancouver
Belo JPR. Aprendizado por reforço profundo para robótica social usando sinais sociais e emoções faciais [Internet]. 2022 ;[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-28022023-104023/
Artigo de periodico
Deep Q-network for social robotics using emotional social signals (2022)
Belo, José Pedro Ribeiro ; Azevedo, Hélio ; Ramos, Josue ; Romero, Roseli Aparecida Francelin
Fonte: Frontiers in Robotics and AI. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ROBÓTICA, ROBÔS, INTERAÇÃO HOMEM-MÁQUINA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BELO, José Pedro Ribeiro et al. Deep Q-network for social robotics using emotional social signals. Frontiers in Robotics and AI, v. 9, p. 1-19, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3389/frobt.2022.880547. Acesso em: 16 nov. 2024.
APA
Belo, J. P. R., Azevedo, H., Ramos, J., & Romero, R. A. F. (2022). Deep Q-network for social robotics using emotional social signals. Frontiers in Robotics and AI, 9, 1-19. doi:10.3389/frobt.2022.880547
NLM
Belo JPR, Azevedo H, Ramos J, Romero RAF. Deep Q-network for social robotics using emotional social signals [Internet]. Frontiers in Robotics and AI. 2022 ; 9 1-19.[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.3389/frobt.2022.880547
Vancouver
Belo JPR, Azevedo H, Ramos J, Romero RAF. Deep Q-network for social robotics using emotional social signals [Internet]. Frontiers in Robotics and AI. 2022 ; 9 1-19.[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.3389/frobt.2022.880547
Trabalho de evento-resumo
Modelo de previsão da qualidade do petróleo produzido no Brasil (2022)
Queiroz, Rhenan Gomes dos Santos; Andrade, Cássio Antonio ; Inacio Junior, Claudio Marcio Cassela ; Romero, Roseli Aparecida Francelin
Fonte: Anais. Nome do evento: Workshop de Matemática, Estatística e Computação Aplicadas à Indústria - WMECAI. Unidade: ICMC
Assuntos: PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS), APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PETRÓLEO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
QUEIROZ, Rhenan Gomes dos Santos et al. Modelo de previsão da qualidade do petróleo produzido no Brasil. 2022, Anais.. Campinas: Galoá, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.17648/wmecai-2022-154051. Acesso em: 16 nov. 2024.
APA
Queiroz, R. G. dos S., Andrade, C. A., Inacio Junior, C. M. C., & Romero, R. A. F. (2022). Modelo de previsão da qualidade do petróleo produzido no Brasil. In Anais. Campinas: Galoá. doi:10.17648/wmecai-2022-154051
NLM
Queiroz RG dos S, Andrade CA, Inacio Junior CMC, Romero RAF. Modelo de previsão da qualidade do petróleo produzido no Brasil [Internet]. Anais. 2022 ;[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.17648/wmecai-2022-154051
Vancouver
Queiroz RG dos S, Andrade CA, Inacio Junior CMC, Romero RAF. Modelo de previsão da qualidade do petróleo produzido no Brasil [Internet]. Anais. 2022 ;[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.17648/wmecai-2022-154051
Artigo de periodico
Activity recognition for ambient assisted living with videos, inertial units and ambient sensors (2021)
Ranieri, Caetano Mazzoni ; MacLeod, Scott ; Dragone, Mauro ; Vargas, Patrícia Amâncio ; Romero, Roseli Aparecida Francelin
Fonte: Sensors. Unidade: ICMC
Assuntos: ROBÓTICA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INTERAÇÃO HOMEM-MÁQUINA, ROBÔS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RANIERI, Caetano Mazzoni et al. Activity recognition for ambient assisted living with videos, inertial units and ambient sensors. Sensors, v. 21, n. 3, p. 1-32, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/s21030768. Acesso em: 16 nov. 2024.
APA
Ranieri, C. M., MacLeod, S., Dragone, M., Vargas, P. A., & Romero, R. A. F. (2021). Activity recognition for ambient assisted living with videos, inertial units and ambient sensors. Sensors, 21( 3), 1-32. doi:10.3390/s21030768
NLM
Ranieri CM, MacLeod S, Dragone M, Vargas PA, Romero RAF. Activity recognition for ambient assisted living with videos, inertial units and ambient sensors [Internet]. Sensors. 2021 ; 21( 3): 1-32.[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.3390/s21030768
Vancouver
Ranieri CM, MacLeod S, Dragone M, Vargas PA, Romero RAF. Activity recognition for ambient assisted living with videos, inertial units and ambient sensors [Internet]. Sensors. 2021 ; 21( 3): 1-32.[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.3390/s21030768
Dissertação (Mestrado)
End-to-End Visual Obstacle Avoidance for a Robotic Manipulator using Deep Reinforcement Learning (2021)
Sanches, Felipe Padula; Romero, Roseli Aparecida Francelin (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: ROBÓTICA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ROBÔS, INTERAÇÃO HOMEM-MÁQUINA, VISÃO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SANCHES, Felipe Padula. End-to-End Visual Obstacle Avoidance for a Robotic Manipulator using Deep Reinforcement Learning. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-30082021-100712/. Acesso em: 16 nov. 2024.
APA
Sanches, F. P. (2021). End-to-End Visual Obstacle Avoidance for a Robotic Manipulator using Deep Reinforcement Learning (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-30082021-100712/
NLM
Sanches FP. End-to-End Visual Obstacle Avoidance for a Robotic Manipulator using Deep Reinforcement Learning [Internet]. 2021 ;[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-30082021-100712/
Vancouver
Sanches FP. End-to-End Visual Obstacle Avoidance for a Robotic Manipulator using Deep Reinforcement Learning [Internet]. 2021 ;[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-30082021-100712/
Artigo de periodico
FEA and machine learning techniques for hidden structure analysis (2021)
Shi, Xijin ; Hsieh, Sheng-Jen ; Romero, Roseli Aparecida Francelin
Fonte: Sensors. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MÉTODO DOS ELEMENTOS FINITOS, VISÃO COMPUTACIONAL, SISTEMA RADICULAR
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SHI, Xijin e HSIEH, Sheng-Jen e ROMERO, Roseli Aparecida Francelin. FEA and machine learning techniques for hidden structure analysis. Sensors, v. 21, n. 15, p. 1-24, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/s21155159. Acesso em: 16 nov. 2024.
APA
Shi, X., Hsieh, S. -J., & Romero, R. A. F. (2021). FEA and machine learning techniques for hidden structure analysis. Sensors, 21( 15), 1-24. doi:10.3390/s21155159
NLM
Shi X, Hsieh S-J, Romero RAF. FEA and machine learning techniques for hidden structure analysis [Internet]. Sensors. 2021 ; 21( 15): 1-24.[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.3390/s21155159
Vancouver
Shi X, Hsieh S-J, Romero RAF. FEA and machine learning techniques for hidden structure analysis [Internet]. Sensors. 2021 ; 21( 15): 1-24.[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.3390/s21155159
Trabalho de evento
A social human-robot interaction simulator for reinforcement learning systems (2021)
Belo, José Pedro Ribeiro ; Romero, Roseli Aparecida Francelin
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Conference on Advanced Robotics - ICAR. Unidade: ICMC
Assuntos: ROBÓTICA, INTERAÇÃO HOMEM-MÁQUINA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, VISÃO COMPUTACIONAL, SIMULAÇÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BELO, José Pedro Ribeiro e ROMERO, Roseli Aparecida Francelin. A social human-robot interaction simulator for reinforcement learning systems. 2021, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.1109/ICAR53236.2021.9659388. Acesso em: 16 nov. 2024.
APA
Belo, J. P. R., & Romero, R. A. F. (2021). A social human-robot interaction simulator for reinforcement learning systems. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/ICAR53236.2021.9659388
NLM
Belo JPR, Romero RAF. A social human-robot interaction simulator for reinforcement learning systems [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICAR53236.2021.9659388
Vancouver
Belo JPR, Romero RAF. A social human-robot interaction simulator for reinforcement learning systems [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICAR53236.2021.9659388
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
Assuntos: 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: 16 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. 16 ] 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. 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16122020-164714/
Trabalho de evento
Unveiling Parkinson's disease features from a primate model with deep neural networks (2020)
Ranieri, Caetano Mazzoni ; Moioli, Renan Cipriano ; Romero, Roseli Aparecida Francelin ; Araújo, Mariana F. P. de; Santana, Maxwell Barbosa de ; Pimentel, Jhielson Montino ; Vargas, Patrícia Amâncio
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, ELETROENCEFALOGRAFIA, DOENÇA DE PARKINSON, NEUROCIÊNCIAS
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ABNT
RANIERI, Caetano Mazzoni et al. Unveiling Parkinson's disease features from a primate model with deep neural networks. 2020, Anais.. Piscataway: IEEE, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IJCNN48605.2020.9207180. Acesso em: 16 nov. 2024.
APA
Ranieri, C. M., Moioli, R. C., Romero, R. A. F., Araújo, M. F. P. de, Santana, M. B. de, Pimentel, J. M., & Vargas, P. A. (2020). Unveiling Parkinson's disease features from a primate model with deep neural networks. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/IJCNN48605.2020.9207180
NLM
Ranieri CM, Moioli RC, Romero RAF, Araújo MFP de, Santana MB de, Pimentel JM, Vargas PA. Unveiling Parkinson's disease features from a primate model with deep neural networks [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN48605.2020.9207180
Vancouver
Ranieri CM, Moioli RC, Romero RAF, Araújo MFP de, Santana MB de, Pimentel JM, Vargas PA. Unveiling Parkinson's disease features from a primate model with deep neural networks [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IJCNN48605.2020.9207180
Trabalho de evento
From Bag-of-Words to pre-trained neural language models: improving automatic classification of App reviews for requirements engineering (2020)
Araujo, Adailton Ferreira de; Gôlo, Marcos Paulo Silva ; Viana, Breno Mauricio de Freitas ; Sanches, Felipe Padula; Romero, Roseli Aparecida Francelin ; Marcacini, Ricardo Marcondes
Fonte: Anais. Nome do evento: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional - ENIAC. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, RECONHECIMENTO DE TEXTO
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ABNT
ARAUJO, Adailton Ferreira de et al. From Bag-of-Words to pre-trained neural language models: improving automatic classification of App reviews for requirements engineering. 2020, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.5753/eniac.2020.12144. Acesso em: 16 nov. 2024.
APA
Araujo, A. F. de, Gôlo, M. P. S., Viana, B. M. de F., Sanches, F. P., Romero, R. A. F., & Marcacini, R. M. (2020). From Bag-of-Words to pre-trained neural language models: improving automatic classification of App reviews for requirements engineering. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/eniac.2020.12144
NLM
Araujo AF de, Gôlo MPS, Viana BM de F, Sanches FP, Romero RAF, Marcacini RM. From Bag-of-Words to pre-trained neural language models: improving automatic classification of App reviews for requirements engineering [Internet]. Anais. 2020 ;[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2020.12144
Vancouver
Araujo AF de, Gôlo MPS, Viana BM de F, Sanches FP, Romero RAF, Marcacini RM. From Bag-of-Words to pre-trained neural language models: improving automatic classification of App reviews for requirements engineering [Internet]. Anais. 2020 ;[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2020.12144
Trabalho de evento
Deep reinforcement learning for visual semantic navigation with memory (2020)
Santos, Iury Batista de Andrade; Romero, Roseli Aparecida Francelin
Fonte: Proceedings. Nome do evento: Latin American Robotics Symposium - LARS. Unidade: ICMC
Assuntos: ROBÓTICA, VISÃO COMPUTACIONAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SANTOS, Iury Batista de Andrade e ROMERO, Roseli Aparecida Francelin. Deep reinforcement learning for visual semantic navigation with memory. 2020, Anais.. Piscataway: IEEE, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.1109/LARS/SBR/WRE51543.2020.9307029. Acesso em: 16 nov. 2024.
APA
Santos, I. B. de A., & Romero, R. A. F. (2020). Deep reinforcement learning for visual semantic navigation with memory. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/LARS/SBR/WRE51543.2020.9307029
NLM
Santos IB de A, Romero RAF. Deep reinforcement learning for visual semantic navigation with memory [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1109/LARS/SBR/WRE51543.2020.9307029
Vancouver
Santos IB de A, Romero RAF. Deep reinforcement learning for visual semantic navigation with memory [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1109/LARS/SBR/WRE51543.2020.9307029

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