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  • Dissertação (Mestrado)

    A framework for closed domain question answering systems in the low data regime. (2022)

    Carmo, Vinicius Cleves de Oliveira; Cozman, Fabio Gagliardi (Orientador)

    Unidade: EP

    Subjects: SISTEMAS DE QUESTÕES E RESPOSTAS, RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO, REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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    • ABNT

      CARMO, Vinicius Cleves de Oliveira. A framework for closed domain question answering systems in the low data regime. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-24052023-152815/. Acesso em: 06 jul. 2024.

    • APA

      Carmo, V. C. de O. (2022). A framework for closed domain question answering systems in the low data regime. (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-24052023-152815/

    • NLM

      Carmo VC de O. A framework for closed domain question answering systems in the low data regime. [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jul. 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-24052023-152815/

    • Vancouver

      Carmo VC de O. A framework for closed domain question answering systems in the low data regime. [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jul. 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-24052023-152815/

  • Dissertação (Mestrado)

    Abordagem alternativa para cálculo regulatório de perdas não-técnicas do sistema de distribuição e técnicas de machine learning para detecção de fraude na baixa tensão (2022)

    Pulz, Jônatas; Almeida, Carlos Frederico Meschini (Orientador)

    Unidade: EP

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ENERGIA ELÉTRICA, FURTO

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    • ABNT

      PULZ, Jônatas. Abordagem alternativa para cálculo regulatório de perdas não-técnicas do sistema de distribuição e técnicas de machine learning para detecção de fraude na baixa tensão. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3143/tde-23032023-080022/. Acesso em: 06 jul. 2024.

    • APA

      Pulz, J. (2022). Abordagem alternativa para cálculo regulatório de perdas não-técnicas do sistema de distribuição e técnicas de machine learning para detecção de fraude na baixa tensão (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3143/tde-23032023-080022/

    • NLM

      Pulz J. Abordagem alternativa para cálculo regulatório de perdas não-técnicas do sistema de distribuição e técnicas de machine learning para detecção de fraude na baixa tensão [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jul. 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3143/tde-23032023-080022/

    • Vancouver

      Pulz J. Abordagem alternativa para cálculo regulatório de perdas não-técnicas do sistema de distribuição e técnicas de machine learning para detecção de fraude na baixa tensão [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jul. 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3143/tde-23032023-080022/

  • Dissertação (Mestrado)

    Uma comparação de técnicas de Aprendizado de Máquina para predição de evasão de estudantes no ensino público superior (2022)

    Silva, Jailma Januário da; Roman, Norton Trevisan (Orientador)

    Unidade: EACH

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ENSINO SUPERIOR, EVASÃO ESCOLAR

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      SILVA, Jailma Januário da. Uma comparação de técnicas de Aprendizado de Máquina para predição de evasão de estudantes no ensino público superior. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-23052022-092609/. Acesso em: 06 jul. 2024.

    • APA

      Silva, J. J. da. (2022). Uma comparação de técnicas de Aprendizado de Máquina para predição de evasão de estudantes no ensino público superior (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-23052022-092609/

    • NLM

      Silva JJ da. Uma comparação de técnicas de Aprendizado de Máquina para predição de evasão de estudantes no ensino público superior [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jul. 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-23052022-092609/

    • Vancouver

      Silva JJ da. Uma comparação de técnicas de Aprendizado de Máquina para predição de evasão de estudantes no ensino público superior [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jul. 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-23052022-092609/

  • Tese (Doutorado)

    Automação da determinação do sexo a partir de pontos anatômicos em radiografias panorâmicas (2022)

    Ortiz, Adrielly Garcia; Crosato, Edgard Michel (Orientador)

    Unidade: FO

    Subjects: ANTROPOLOGIA FORENSE, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ODONTOLOGIA FORENSE

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    • ABNT

      ORTIZ, Adrielly Garcia. Automação da determinação do sexo a partir de pontos anatômicos em radiografias panorâmicas. 2022. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/23/23158/tde-27062022-113512/. Acesso em: 06 jul. 2024.

    • APA

      Ortiz, A. G. (2022). Automação da determinação do sexo a partir de pontos anatômicos em radiografias panorâmicas (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/23/23158/tde-27062022-113512/

    • NLM

      Ortiz AG. Automação da determinação do sexo a partir de pontos anatômicos em radiografias panorâmicas [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jul. 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/23/23158/tde-27062022-113512/

    • Vancouver

      Ortiz AG. Automação da determinação do sexo a partir de pontos anatômicos em radiografias panorâmicas [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jul. 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/23/23158/tde-27062022-113512/

  • Tese (Doutorado)

    Classificação computadorizada de imagens de ressonância magnética da coluna vertebral para diferenciação de fraturas vertebrais por compressão benignas e malignas utilizando uma abordagem 3D (2022)

    Correia, Natália Santana Chiari; Marques, Paulo Mazzoncini de Azevedo (Orientador)

    Unidade: FMRP

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, COLUNA VERTEBRAL, VÉRTEBRAS CERVICAIS, REDES NEURAIS, RESSONÂNCIA MAGNÉTICA, COMPRESSÃO NERVOSA

    Acesso à fonteHow to cite
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    • ABNT

      CORREIA, Natália Santana Chiari. Classificação computadorizada de imagens de ressonância magnética da coluna vertebral para diferenciação de fraturas vertebrais por compressão benignas e malignas utilizando uma abordagem 3D. 2022. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/17/17138/tde-12072022-153129/. Acesso em: 06 jul. 2024.

    • APA

      Correia, N. S. C. (2022). Classificação computadorizada de imagens de ressonância magnética da coluna vertebral para diferenciação de fraturas vertebrais por compressão benignas e malignas utilizando uma abordagem 3D (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/17/17138/tde-12072022-153129/

    • NLM

      Correia NSC. Classificação computadorizada de imagens de ressonância magnética da coluna vertebral para diferenciação de fraturas vertebrais por compressão benignas e malignas utilizando uma abordagem 3D [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jul. 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/17/17138/tde-12072022-153129/

    • Vancouver

      Correia NSC. Classificação computadorizada de imagens de ressonância magnética da coluna vertebral para diferenciação de fraturas vertebrais por compressão benignas e malignas utilizando uma abordagem 3D [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jul. 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/17/17138/tde-12072022-153129/

  • Dissertação (Mestrado)

    Indução de falhas críticas em redes sem escala (2022)

    Boldorini Júnior, Claudio; Martinez, Alexandre Souto (Orientador)

    Unidade: FFCLRP

    Subjects: REDES COMPLEXAS, CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO, MATEMÁTICA DA COMPUTAÇÃO, REDES DE COMPUTADORES, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      BOLDORINI JÚNIOR, Claudio. Indução de falhas críticas em redes sem escala. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-25032022-074939/. Acesso em: 06 jul. 2024.

    • APA

      Boldorini Júnior, C. (2022). Indução de falhas críticas em redes sem escala (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-25032022-074939/

    • NLM

      Boldorini Júnior C. Indução de falhas críticas em redes sem escala [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jul. 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-25032022-074939/

    • Vancouver

      Boldorini Júnior C. Indução de falhas críticas em redes sem escala [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jul. 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-25032022-074939/

  • Dissertação (Mestrado)

    Scalable learning of probabilistic circuits (2022)

    Geh, Renato Lui ; Mauá, Denis Deratani (Orientador)

    Unidade: IME

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      GEH, Renato Lui. Scalable learning of probabilistic circuits. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-23052022-122922/. Acesso em: 06 jul. 2024.

    • APA

      Geh, R. L. (2022). Scalable learning of probabilistic circuits (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-23052022-122922/

    • NLM

      Geh RL. Scalable learning of probabilistic circuits [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jul. 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-23052022-122922/

    • Vancouver

      Geh RL. Scalable learning of probabilistic circuits [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jul. 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-23052022-122922/

  • Tese (Doutorado)

    Petrografia digital: quantificação e caracterização de minerais, poros, texturas e litofácies com base em inteligência artificial (2022)

    Rubo, Rafael Andrello; Carneiro, Cleyton de Carvalho (Orientador)

    Unidade: EP

    Subjects: PETROGRAFIA, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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    • ABNT

      RUBO, Rafael Andrello. Petrografia digital: quantificação e caracterização de minerais, poros, texturas e litofácies com base em inteligência artificial. 2022. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-12082022-080122/. Acesso em: 06 jul. 2024.

    • APA

      Rubo, R. A. (2022). Petrografia digital: quantificação e caracterização de minerais, poros, texturas e litofácies com base em inteligência artificial (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-12082022-080122/

    • NLM

      Rubo RA. Petrografia digital: quantificação e caracterização de minerais, poros, texturas e litofácies com base em inteligência artificial [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jul. 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-12082022-080122/

    • Vancouver

      Rubo RA. Petrografia digital: quantificação e caracterização de minerais, poros, texturas e litofácies com base em inteligência artificial [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jul. 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-12082022-080122/

  • Dissertação (Mestrado)

    A deep learning approach for aspect sentiment triplet extraction in portuguese and spanish (2022)

    Meléndez Barros, José de Jesus; De Bona, Glauber (Orientador)

    Unidade: EP

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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    • ABNT

      MELÉNDEZ BARROS, José de Jesus. A deep learning approach for aspect sentiment triplet extraction in portuguese and spanish. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-08062022-081940/. Acesso em: 06 jul. 2024.

    • APA

      Meléndez Barros, J. de J. (2022). A deep learning approach for aspect sentiment triplet extraction in portuguese and spanish (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-08062022-081940/

    • NLM

      Meléndez Barros J de J. A deep learning approach for aspect sentiment triplet extraction in portuguese and spanish [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jul. 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-08062022-081940/

    • Vancouver

      Meléndez Barros J de J. A deep learning approach for aspect sentiment triplet extraction in portuguese and spanish [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jul. 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-08062022-081940/

  • Dissertação (Mestrado)

    Utilização de dados hiperespectrais para diferenciação de variedades de cana-de-açúcar (Saccharum officinarum L.) (2022)

    Ribeiro, Luiz Augusto Leite ; Fiorio, Peterson Ricardo (Orientador)

    Unidade: ESALQ

    Subjects: ANÁLISE ESPECTRAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CANA-DE-AÇÚCAR, COMPONENTES PRINCIPAIS, VARIEDADES VEGETAIS

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      RIBEIRO, Luiz Augusto Leite. Utilização de dados hiperespectrais para diferenciação de variedades de cana-de-açúcar (Saccharum officinarum L.). 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-11082022-095930/. Acesso em: 06 jul. 2024.

    • APA

      Ribeiro, L. A. L. (2022). Utilização de dados hiperespectrais para diferenciação de variedades de cana-de-açúcar (Saccharum officinarum L.) (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-11082022-095930/

    • NLM

      Ribeiro LAL. Utilização de dados hiperespectrais para diferenciação de variedades de cana-de-açúcar (Saccharum officinarum L.) [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jul. 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-11082022-095930/

    • Vancouver

      Ribeiro LAL. Utilização de dados hiperespectrais para diferenciação de variedades de cana-de-açúcar (Saccharum officinarum L.) [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jul. 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-11082022-095930/

  • Dissertação (Mestrado)

    Modelagem geoquímica e mineralógica dos reservatórios carbonáticos do pré-sal da bacia de Santos através de perfis de poços e inteligência artificial (2022)

    Oliveira, Lucas Abreu Blanes de; Carneiro, Cleyton de Carvalho (Orientador)

    Unidade: EP

    Subjects: POÇOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

    Acesso à fonteHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      OLIVEIRA, Lucas Abreu Blanes de. Modelagem geoquímica e mineralógica dos reservatórios carbonáticos do pré-sal da bacia de Santos através de perfis de poços e inteligência artificial. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3135/tde-22022022-092113/. Acesso em: 06 jul. 2024.

    • APA

      Oliveira, L. A. B. de. (2022). Modelagem geoquímica e mineralógica dos reservatórios carbonáticos do pré-sal da bacia de Santos através de perfis de poços e inteligência artificial (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3135/tde-22022022-092113/

    • NLM

      Oliveira LAB de. Modelagem geoquímica e mineralógica dos reservatórios carbonáticos do pré-sal da bacia de Santos através de perfis de poços e inteligência artificial [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jul. 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3135/tde-22022022-092113/

    • Vancouver

      Oliveira LAB de. Modelagem geoquímica e mineralógica dos reservatórios carbonáticos do pré-sal da bacia de Santos através de perfis de poços e inteligência artificial [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jul. 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3135/tde-22022022-092113/

  • Tese (Doutorado)

    Hierarchical classification on batch and streaming data with applications to entomology (2022)

    Parmezan, Antonio Rafael Sabino; Batista, Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, HETEROGENEIDADE, MINERAÇÃO DE DADOS, CONTROLE DE INSETOS

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      PARMEZAN, Antonio Rafael Sabino. Hierarchical classification on batch and streaming data with applications to entomology. 2022. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03102022-171351/. Acesso em: 06 jul. 2024.

    • APA

      Parmezan, A. R. S. (2022). Hierarchical classification on batch and streaming data with applications to entomology (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03102022-171351/

    • NLM

      Parmezan ARS. Hierarchical classification on batch and streaming data with applications to entomology [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jul. 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03102022-171351/

    • Vancouver

      Parmezan ARS. Hierarchical classification on batch and streaming data with applications to entomology [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jul. 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03102022-171351/

  • Dissertação (Mestrado)

    Ensinando máquinas a reconstruir matéria escura no LHC (2022)

    Yamaguchi, Carlos Hideo; Alves, Alexandre (Orientador)

    Unidade: IF

    Subjects: FÍSICA DE PARTÍCULAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, MATÉRIA ESCURA

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      YAMAGUCHI, Carlos Hideo. Ensinando máquinas a reconstruir matéria escura no LHC. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-10102022-084434/. Acesso em: 06 jul. 2024.

    • APA

      Yamaguchi, C. H. (2022). Ensinando máquinas a reconstruir matéria escura no LHC (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-10102022-084434/

    • NLM

      Yamaguchi CH. Ensinando máquinas a reconstruir matéria escura no LHC [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jul. 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-10102022-084434/

    • Vancouver

      Yamaguchi CH. Ensinando máquinas a reconstruir matéria escura no LHC [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jul. 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-10102022-084434/

  • Dissertação (Mestrado)

    Mitigação de ataques DDoS na IoT por meio de aprendizado de máquina e virtualização de funções de rede (2022)

    Oliveira, Guilherme Werneck de ; Batista, Daniel Macêdo (Orientador) ; Santos, Aldri Luiz Dos (coorient)

    Unidade: IME

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INTERNET DAS COISAS

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      OLIVEIRA, Guilherme Werneck de. Mitigação de ataques DDoS na IoT por meio de aprendizado de máquina e virtualização de funções de rede. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-01122022-114225/. Acesso em: 06 jul. 2024.

    • APA

      Oliveira, G. W. de. (2022). Mitigação de ataques DDoS na IoT por meio de aprendizado de máquina e virtualização de funções de rede (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-01122022-114225/

    • NLM

      Oliveira GW de. Mitigação de ataques DDoS na IoT por meio de aprendizado de máquina e virtualização de funções de rede [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jul. 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-01122022-114225/

    • Vancouver

      Oliveira GW de. Mitigação de ataques DDoS na IoT por meio de aprendizado de máquina e virtualização de funções de rede [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jul. 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-01122022-114225/

  • Dissertação (Mestrado)

    Utilizando o aprendizado de máquina para análise de órbitas caóticas (2022)

    Luchesi, Ana Carolina Ferreira; Bruno, Odemir Martinez (Orientador)

    Unidade: IFSC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, TEORIA DO CAOS

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      LUCHESI, Ana Carolina Ferreira. Utilizando o aprendizado de máquina para análise de órbitas caóticas. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-17082022-100916/. Acesso em: 06 jul. 2024.

    • APA

      Luchesi, A. C. F. (2022). Utilizando o aprendizado de máquina para análise de órbitas caóticas (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-17082022-100916/

    • NLM

      Luchesi ACF. Utilizando o aprendizado de máquina para análise de órbitas caóticas [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jul. 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-17082022-100916/

    • Vancouver

      Luchesi ACF. Utilizando o aprendizado de máquina para análise de órbitas caóticas [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jul. 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-17082022-100916/

  • Tese (Doutorado)

    Machine learning model for asphalt pavements performance prediction (2022)

    Aranha, Ana Luisa; Bernucci, Liedi Légi Bariani (Orientador)

    Unidade: EP

    Subjects: PAVIMENTAÇÃO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

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    • ABNT

      ARANHA, Ana Luisa. Machine learning model for asphalt pavements performance prediction. 2022. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3138/tde-04042023-075119/. Acesso em: 06 jul. 2024.

    • APA

      Aranha, A. L. (2022). Machine learning model for asphalt pavements performance prediction (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3138/tde-04042023-075119/

    • NLM

      Aranha AL. Machine learning model for asphalt pavements performance prediction [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jul. 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3138/tde-04042023-075119/

    • Vancouver

      Aranha AL. Machine learning model for asphalt pavements performance prediction [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jul. 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3138/tde-04042023-075119/

  • Trabalho de evento

    Direito e tecnologia são temas de evento (2022)

    Ruiz, Evandro Eduardo Seron ; Marques, Daniel; Pinheiro, Patricia Peck; Lemos, Ronaldo

    Source: Canal YouTube Seminários Folha. Conference titles: Seminários Folha. Unidade: FFCLRP

    Subjects: DADOS PESSOAIS, INTERNET, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, DIREITO

    Acesso à fonteHow to cite
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    • ABNT

      RUIZ, Evandro Eduardo Seron et al. Direito e tecnologia são temas de evento. 2022, Anais.. São Paulo: Folha de São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.youtube.com/watch?v=ow4AcSl5Hag. Acesso em: 06 jul. 2024.

    • APA

      Ruiz, E. E. S., Marques, D., Pinheiro, P. P., & Lemos, R. (2022). Direito e tecnologia são temas de evento. In Canal YouTube Seminários Folha. São Paulo: Folha de São Paulo. Recuperado de https://www.youtube.com/watch?v=ow4AcSl5Hag

    • NLM

      Ruiz EES, Marques D, Pinheiro PP, Lemos R. Direito e tecnologia são temas de evento [Internet]. Canal YouTube Seminários Folha. 2022 ;[citado 2024 jul. 06 ] Available from: https://www.youtube.com/watch?v=ow4AcSl5Hag

    • Vancouver

      Ruiz EES, Marques D, Pinheiro PP, Lemos R. Direito e tecnologia são temas de evento [Internet]. Canal YouTube Seminários Folha. 2022 ;[citado 2024 jul. 06 ] Available from: https://www.youtube.com/watch?v=ow4AcSl5Hag

  • Artigo de periodico

    Mining Pareto-optimal counterfactual antecedents with a branch-and-boundmodel-agnostic algorithm (2022)

    Raimundo, Marcos M ; Nonato, Luis Gustavo ; Poco, Jorge

    Source: Data Mining and Knowledge Discovery. Unidade: ICMC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      RAIMUNDO, Marcos M e NONATO, Luis Gustavo e POCO, Jorge. Mining Pareto-optimal counterfactual antecedents with a branch-and-boundmodel-agnostic algorithm. Data Mining and Knowledge Discovery, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10618-022-00906-4. Acesso em: 06 jul. 2024.

    • APA

      Raimundo, M. M., Nonato, L. G., & Poco, J. (2022). Mining Pareto-optimal counterfactual antecedents with a branch-and-boundmodel-agnostic algorithm. Data Mining and Knowledge Discovery. doi:10.1007/s10618-022-00906-4

    • NLM

      Raimundo MM, Nonato LG, Poco J. Mining Pareto-optimal counterfactual antecedents with a branch-and-boundmodel-agnostic algorithm [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2022 ;[citado 2024 jul. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-022-00906-4

    • Vancouver

      Raimundo MM, Nonato LG, Poco J. Mining Pareto-optimal counterfactual antecedents with a branch-and-boundmodel-agnostic algorithm [Internet]. Data Mining and Knowledge Discovery. 2022 ;[citado 2024 jul. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10618-022-00906-4

  • Tese (Doutorado)

    Identificação de genes novos de Drosophila utilizando machine learning (2022)

    Goldstein, Gabriel Nassar Reich; Vibranovski, Maria (Orientador)

    Unidade: IB

    Subjects: GENES, GENOMAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, DROSOPHILA

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      GOLDSTEIN, Gabriel Nassar Reich. Identificação de genes novos de Drosophila utilizando machine learning. 2022. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/41/41131/tde-09062022-181940/. Acesso em: 06 jul. 2024.

    • APA

      Goldstein, G. N. R. (2022). Identificação de genes novos de Drosophila utilizando machine learning (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/41/41131/tde-09062022-181940/

    • NLM

      Goldstein GNR. Identificação de genes novos de Drosophila utilizando machine learning [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jul. 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/41/41131/tde-09062022-181940/

    • Vancouver

      Goldstein GNR. Identificação de genes novos de Drosophila utilizando machine learning [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jul. 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/41/41131/tde-09062022-181940/

  • Mestrado Profissionalizante

    Predição de deságios em leilões de transmissão da ANEEL com o uso de Inteligência Artificial interpretável (2022)

    Migliato, Luiz Felipe Casali; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      MIGLIATO, Luiz Felipe Casali. Predição de deságios em leilões de transmissão da ANEEL com o uso de Inteligência Artificial interpretável. 2022. Mestrado Profissionalizante – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-29032023-141721/. Acesso em: 06 jul. 2024.

    • APA

      Migliato, L. F. C. (2022). Predição de deságios em leilões de transmissão da ANEEL com o uso de Inteligência Artificial interpretável (Mestrado Profissionalizante). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-29032023-141721/

    • NLM

      Migliato LFC. Predição de deságios em leilões de transmissão da ANEEL com o uso de Inteligência Artificial interpretável [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jul. 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-29032023-141721/

    • Vancouver

      Migliato LFC. Predição de deságios em leilões de transmissão da ANEEL com o uso de Inteligência Artificial interpretável [Internet]. 2022 ;[citado 2024 jul. 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-29032023-141721/

1 - 20 (305 records)

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