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1 - 20 (26 registros)

  • Parte de monografia/livro

    The future of Brazilian pedology: pedometrics and advanced methods for soil survey (2023)

    Fernandes-Filho, Elpídio Inácio ; Mendonça-Santos, Maria de Lourdes; Schaefer, Carlos E. G. R; Dalmolin, Ricardo S. D; Francelino, Márcio Rocha ; Chagas, César S; Carvalho Júnior, Waldir de; Dematte, Jose Alexandre Melo ; Gomes, Lucas Carvalho

    Fonte: The soils of Brazil. Unidade: ESALQ

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, LEVANTAMENTO DO SOLO, MAPEAMENTO DO SOLO, PEDOLOGIA, SENSORIAMENTO REMOTO

    Acesso à fonteDOIComo citar
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    • ABNT

      FERNANDES-FILHO, Elpídio Inácio et al. The future of Brazilian pedology: pedometrics and advanced methods for soil survey. The soils of Brazil. Tradução . Cham: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo, 2023. p. 491 : il. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-19949-3. Acesso em: 20 set. 2024.

    • APA

      Fernandes-Filho, E. I., Mendonça-Santos, M. de L., Schaefer, C. E. G. R., Dalmolin, R. S. D., Francelino, M. R., Chagas, C. S., et al. (2023). The future of Brazilian pedology: pedometrics and advanced methods for soil survey. In The soils of Brazil (p. 491 : il). Cham: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo. doi:10.1007/978-3-031-19949-3

    • NLM

      Fernandes-Filho EI, Mendonça-Santos M de L, Schaefer CEGR, Dalmolin RSD, Francelino MR, Chagas CS, Carvalho Júnior W de, Dematte JAM, Gomes LC. The future of Brazilian pedology: pedometrics and advanced methods for soil survey [Internet]. In: The soils of Brazil. Cham: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo; 2023. p. 491 : il.[citado 2024 set. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-19949-3

    • Vancouver

      Fernandes-Filho EI, Mendonça-Santos M de L, Schaefer CEGR, Dalmolin RSD, Francelino MR, Chagas CS, Carvalho Júnior W de, Dematte JAM, Gomes LC. The future of Brazilian pedology: pedometrics and advanced methods for soil survey [Internet]. In: The soils of Brazil. Cham: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo; 2023. p. 491 : il.[citado 2024 set. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-19949-3

  • Parte de monografia/livro

    A machine learning approach in wearable technologies (2023)

    Ibáñez-Redín, Glenda Gisela ; Duarte, Oscar Salomón; Cagnani, Giovana Rosso ; Oliveira Junior, Osvaldo Novais de

    Fonte: Machine learning for advanced functional materials. Unidades: IFSC, IQSC

    Assuntos: ELETROQUÍMICA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, SENSOR, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
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    • ABNT

      IBÁÑEZ-REDÍN, Glenda Gisela et al. A machine learning approach in wearable technologies. Machine learning for advanced functional materials. Tradução . Singapore: Springer, 2023. . Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-981-99-0393-1_3. Acesso em: 20 set. 2024.

    • APA

      Ibáñez-Redín, G. G., Duarte, O. S., Cagnani, G. R., & Oliveira Junior, O. N. de. (2023). A machine learning approach in wearable technologies. In Machine learning for advanced functional materials. Singapore: Springer. doi:10.1007/978-981-99-0393-1_3

    • NLM

      Ibáñez-Redín GG, Duarte OS, Cagnani GR, Oliveira Junior ON de. A machine learning approach in wearable technologies [Internet]. In: Machine learning for advanced functional materials. Singapore: Springer; 2023. [citado 2024 set. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-981-99-0393-1_3

    • Vancouver

      Ibáñez-Redín GG, Duarte OS, Cagnani GR, Oliveira Junior ON de. A machine learning approach in wearable technologies [Internet]. In: Machine learning for advanced functional materials. Singapore: Springer; 2023. [citado 2024 set. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-981-99-0393-1_3

  • Parte de monografia/livro

    ChatGPT, MariTalk e outros agentes de conversação (2023)

    Paes, Aline ; Freitas, Claudia

    Fonte: Processamento de linguagem natural : conceitos, técnicas e aplicações em português. Unidade: ICMC

    Assuntos: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

    Versão PublicadaAcesso à fonteComo citar
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    • ABNT

      PAES, Aline e FREITAS, Claudia. ChatGPT, MariTalk e outros agentes de conversação. Processamento de linguagem natural : conceitos, técnicas e aplicações em português. Tradução . São Carlos: BPLN, 2023. . Disponível em: https://brasileiraspln.com/livro-pln/1a-edicao/parte8/cap20/cap20.html. Acesso em: 20 set. 2024.

    • APA

      Paes, A., & Freitas, C. (2023). ChatGPT, MariTalk e outros agentes de conversação. In Processamento de linguagem natural : conceitos, técnicas e aplicações em português. São Carlos: BPLN. Recuperado de https://brasileiraspln.com/livro-pln/1a-edicao/parte8/cap20/cap20.html

    • NLM

      Paes A, Freitas C. ChatGPT, MariTalk e outros agentes de conversação [Internet]. In: Processamento de linguagem natural : conceitos, técnicas e aplicações em português. São Carlos: BPLN; 2023. [citado 2024 set. 20 ] Available from: https://brasileiraspln.com/livro-pln/1a-edicao/parte8/cap20/cap20.html

    • Vancouver

      Paes A, Freitas C. ChatGPT, MariTalk e outros agentes de conversação [Internet]. In: Processamento de linguagem natural : conceitos, técnicas e aplicações em português. São Carlos: BPLN; 2023. [citado 2024 set. 20 ] Available from: https://brasileiraspln.com/livro-pln/1a-edicao/parte8/cap20/cap20.html

  • Parte de monografia/livro

    Synthetic Slowness Shear Well-Log Prediction Using Supervised Machine Learning Models (2023)

    Tamoto, Hugo; Contreras, Rodrigo Colnago ; Santos, Francisco Lledo dos ; Viana, Monique Simplicio ; Gioria, Rafael dos Santos ; Carneiro, Cleyton de Carvalho

    Fonte: Artificial Intelligence and Soft Computing. Nome do evento: International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing. Unidade: EP

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, POÇOS

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    • ABNT

      TAMOTO, Hugo et al. Synthetic Slowness Shear Well-Log Prediction Using Supervised Machine Learning Models. Artificial Intelligence and Soft Computing. Tradução . Suica: Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, 2023. v. 13588. p. 115–130. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-23492-7_11. Acesso em: 20 set. 2024.

    • APA

      Tamoto, H., Contreras, R. C., Santos, F. L. dos, Viana, M. S., Gioria, R. dos S., & Carneiro, C. de C. (2023). Synthetic Slowness Shear Well-Log Prediction Using Supervised Machine Learning Models. In Artificial Intelligence and Soft Computing (Vol. 13588, p. 115–130). Suica: Escola Politécnica, Universidade de São Paulo. doi:10.1007/978-3-031-23492-7_11

    • NLM

      Tamoto H, Contreras RC, Santos FL dos, Viana MS, Gioria R dos S, Carneiro C de C. Synthetic Slowness Shear Well-Log Prediction Using Supervised Machine Learning Models [Internet]. In: Artificial Intelligence and Soft Computing. Suica: Escola Politécnica, Universidade de São Paulo; 2023. p. 115–130.[citado 2024 set. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-23492-7_11

    • Vancouver

      Tamoto H, Contreras RC, Santos FL dos, Viana MS, Gioria R dos S, Carneiro C de C. Synthetic Slowness Shear Well-Log Prediction Using Supervised Machine Learning Models [Internet]. In: Artificial Intelligence and Soft Computing. Suica: Escola Politécnica, Universidade de São Paulo; 2023. p. 115–130.[citado 2024 set. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-23492-7_11

  • Parte de monografia/livro

    Adaptive Test Design (2022)

    Cúri, Mariana ; Thompson, Nathan

    Fonte: Guidelines for technology-based assessment. Unidade: ICMC

    Assuntos: TEORIA DE RESPOSTA AO ITEM, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

    PrivadoAcesso à fonteComo citar
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    • ABNT

      CÚRI, Mariana e THOMPSON, Nathan. Adaptive Test Design. Guidelines for technology-based assessment. Tradução . Washington D.C: Association of Test Publishers, 2022. . Disponível em: https://www.intestcom.org/page/16. Acesso em: 20 set. 2024.

    • APA

      Cúri, M., & Thompson, N. (2022). Adaptive Test Design. In Guidelines for technology-based assessment. Washington D.C: Association of Test Publishers. Recuperado de https://www.intestcom.org/page/16

    • NLM

      Cúri M, Thompson N. Adaptive Test Design [Internet]. In: Guidelines for technology-based assessment. Washington D.C: Association of Test Publishers; 2022. [citado 2024 set. 20 ] Available from: https://www.intestcom.org/page/16

    • Vancouver

      Cúri M, Thompson N. Adaptive Test Design [Internet]. In: Guidelines for technology-based assessment. Washington D.C: Association of Test Publishers; 2022. [citado 2024 set. 20 ] Available from: https://www.intestcom.org/page/16

  • Parte de monografia/livro

    In-hand manipulation via deep reinforcement learning for industrial robots (2021)

    Toledo, Leonardo V. O.; Lahr, Gustavo José Giardini; Caurin, Glauco Augusto de Paula

    Fonte: Multibody Mechatronic Systems: Papers from the MuSMe Conference in 2020. Nome do evento: MuSMe Conference. Unidades: EESC, EESC E ICMC

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ENGENHARIA MECÂNICA, ROBÓTICA

    Acesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      TOLEDO, Leonardo V. O. e LAHR, Gustavo José Giardini e CAURIN, Glauco Augusto de Paula. In-hand manipulation via deep reinforcement learning for industrial robots. Multibody Mechatronic Systems: Papers from the MuSMe Conference in 2020. Tradução . Cham, Switzerland: Springer, 2021. p. 222-228. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-60372-4_25. Acesso em: 20 set. 2024.

    • APA

      Toledo, L. V. O., Lahr, G. J. G., & Caurin, G. A. de P. (2021). In-hand manipulation via deep reinforcement learning for industrial robots. In Multibody Mechatronic Systems: Papers from the MuSMe Conference in 2020 (p. 222-228). Cham, Switzerland: Springer. doi:10.1007/978-3-030-60372-4_25

    • NLM

      Toledo LVO, Lahr GJG, Caurin GA de P. In-hand manipulation via deep reinforcement learning for industrial robots [Internet]. In: Multibody Mechatronic Systems: Papers from the MuSMe Conference in 2020. Cham, Switzerland: Springer; 2021. p. 222-228.[citado 2024 set. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-60372-4_25

    • Vancouver

      Toledo LVO, Lahr GJG, Caurin GA de P. In-hand manipulation via deep reinforcement learning for industrial robots [Internet]. In: Multibody Mechatronic Systems: Papers from the MuSMe Conference in 2020. Cham, Switzerland: Springer; 2021. p. 222-228.[citado 2024 set. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-60372-4_25

  • Parte de monografia/livro

    Soil erodibility and its influential factors in the Middle East (2021)

    Ostovari, Y; Moosavi, A. A; Mozaffari, H; Poppiel, Raul Roberto ; Tayebi, Mahboobeh ; Dematte, Jose Alexandre Melo

    Fonte: Computers in earth and environmental sciences : artificial intelligence and advanced technologies in hazards and risk management. Unidade: ESALQ

    Assuntos: ADMINISTRAÇÃO DE RISCO AMBIENTAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CONSERVAÇÃO DO SOLO, EROSÃO, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, MODELAGEM DE DADOS, SENSORIAMENTO REMOTO

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    • ABNT

      OSTOVARI, Y et al. Soil erodibility and its influential factors in the Middle East. Computers in earth and environmental sciences : artificial intelligence and advanced technologies in hazards and risk management. Tradução . Amsterdam: Elsevier, 2021. . Disponível em: https://doi.org/10.1016/B978-0-323-89861-4.00037-3. Acesso em: 20 set. 2024.

    • APA

      Ostovari, Y., Moosavi, A. A., Mozaffari, H., Poppiel, R. R., Tayebi, M., & Dematte, J. A. M. (2021). Soil erodibility and its influential factors in the Middle East. In Computers in earth and environmental sciences : artificial intelligence and advanced technologies in hazards and risk management. Amsterdam: Elsevier. doi:10.1016/B978-0-323-89861-4.00037-3

    • NLM

      Ostovari Y, Moosavi AA, Mozaffari H, Poppiel RR, Tayebi M, Dematte JAM. Soil erodibility and its influential factors in the Middle East [Internet]. In: Computers in earth and environmental sciences : artificial intelligence and advanced technologies in hazards and risk management. Amsterdam: Elsevier; 2021. [citado 2024 set. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1016/B978-0-323-89861-4.00037-3

    • Vancouver

      Ostovari Y, Moosavi AA, Mozaffari H, Poppiel RR, Tayebi M, Dematte JAM. Soil erodibility and its influential factors in the Middle East [Internet]. In: Computers in earth and environmental sciences : artificial intelligence and advanced technologies in hazards and risk management. Amsterdam: Elsevier; 2021. [citado 2024 set. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1016/B978-0-323-89861-4.00037-3

  • Parte de monografia/livro

    Classificação de Dados de Alto Nível em Redes Complexas (2021)

    Liang, Zhao; Silva, Thiago Christiano ; Carneiro, Murillo Guimarães

    Fonte: Inteligência artificial: avanços e tendências. Unidade: FFCLRP

    Assuntos: REDES COMPLEXAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, GESTÃO DA SEGURANÇA EM SISTEMAS COMPUTACIONAIS

    Acesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      LIANG, Zhao e SILVA, Thiago Christiano e CARNEIRO, Murillo Guimarães. Classificação de Dados de Alto Nível em Redes Complexas. Inteligência artificial: avanços e tendências. Tradução . São Paulo: Instituto de Estudos Avançados, 2021. p. 414 . Disponível em: https://doi.org/10.11606/9786587773131. Acesso em: 20 set. 2024.

    • APA

      Liang, Z., Silva, T. C., & Carneiro, M. G. (2021). Classificação de Dados de Alto Nível em Redes Complexas. In Inteligência artificial: avanços e tendências (p. 414 ). São Paulo: Instituto de Estudos Avançados. doi:10.11606/9786587773131

    • NLM

      Liang Z, Silva TC, Carneiro MG. Classificação de Dados de Alto Nível em Redes Complexas [Internet]. In: Inteligência artificial: avanços e tendências. São Paulo: Instituto de Estudos Avançados; 2021. p. 414 .[citado 2024 set. 20 ] Available from: https://doi.org/10.11606/9786587773131

    • Vancouver

      Liang Z, Silva TC, Carneiro MG. Classificação de Dados de Alto Nível em Redes Complexas [Internet]. In: Inteligência artificial: avanços e tendências. São Paulo: Instituto de Estudos Avançados; 2021. p. 414 .[citado 2024 set. 20 ] Available from: https://doi.org/10.11606/9786587773131

  • Parte de monografia/livro

    O futuro da ciência e tecnologia com as máquinas inteligentes (2021)

    Rodrigues Junior, José Fernando ; Oliveira, Maria Cristina Ferreira de ; Oliveira Junior, Osvaldo Novais de

    Fonte: Inteligência artificial : avanços e tendências. Unidades: ICMC, IFSC

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIG DATA, PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      RODRIGUES JUNIOR, José Fernando e OLIVEIRA, Maria Cristina Ferreira de e OLIVEIRA JUNIOR, Osvaldo Novais de. O futuro da ciência e tecnologia com as máquinas inteligentes. Inteligência artificial : avanços e tendências. Tradução . São Paulo: Instituto de Estudos Avançados, 2021. p. 414 . Disponível em: https://doi.org/10.11606/9786587773131. Acesso em: 20 set. 2024.

    • APA

      Rodrigues Junior, J. F., Oliveira, M. C. F. de, & Oliveira Junior, O. N. de. (2021). O futuro da ciência e tecnologia com as máquinas inteligentes. In Inteligência artificial : avanços e tendências (p. 414 ). São Paulo: Instituto de Estudos Avançados. doi:10.11606/9786587773131

    • NLM

      Rodrigues Junior JF, Oliveira MCF de, Oliveira Junior ON de. O futuro da ciência e tecnologia com as máquinas inteligentes [Internet]. In: Inteligência artificial : avanços e tendências. São Paulo: Instituto de Estudos Avançados; 2021. p. 414 .[citado 2024 set. 20 ] Available from: https://doi.org/10.11606/9786587773131

    • Vancouver

      Rodrigues Junior JF, Oliveira MCF de, Oliveira Junior ON de. O futuro da ciência e tecnologia com as máquinas inteligentes [Internet]. In: Inteligência artificial : avanços e tendências. São Paulo: Instituto de Estudos Avançados; 2021. p. 414 .[citado 2024 set. 20 ] Available from: https://doi.org/10.11606/9786587773131

  • Parte de monografia/livro

    Inteligência artificial e personalidade jurídica: aspectos controvertidos (2021)

    Lima, Cíntia Rosa Pereira de ; Oliveira, Cristina Godoy Bernardo de ; Ruiz, Evandro Eduardo Seron

    Fonte: Direito digital e inteligência artificial: diálogos entre Brasil e Europa. Unidades: FDRP, FFCLRP

    Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS

    PrivadoComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      LIMA, Cíntia Rosa Pereira de e OLIVEIRA, Cristina Godoy Bernardo de e RUIZ, Evandro Eduardo Seron. Inteligência artificial e personalidade jurídica: aspectos controvertidos. Direito digital e inteligência artificial: diálogos entre Brasil e Europa. Tradução . Indaiatuba: Editora Foco, 2021. . Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/0d668ad9-f750-4aa6-b3d3-1970feeeadd6/003152577.pdf. Acesso em: 20 set. 2024.

    • APA

      Lima, C. R. P. de, Oliveira, C. G. B. de, & Ruiz, E. E. S. (2021). Inteligência artificial e personalidade jurídica: aspectos controvertidos. In Direito digital e inteligência artificial: diálogos entre Brasil e Europa. Indaiatuba: Editora Foco. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/0d668ad9-f750-4aa6-b3d3-1970feeeadd6/003152577.pdf

    • NLM

      Lima CRP de, Oliveira CGB de, Ruiz EES. Inteligência artificial e personalidade jurídica: aspectos controvertidos [Internet]. In: Direito digital e inteligência artificial: diálogos entre Brasil e Europa. Indaiatuba: Editora Foco; 2021. [citado 2024 set. 20 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/0d668ad9-f750-4aa6-b3d3-1970feeeadd6/003152577.pdf

    • Vancouver

      Lima CRP de, Oliveira CGB de, Ruiz EES. Inteligência artificial e personalidade jurídica: aspectos controvertidos [Internet]. In: Direito digital e inteligência artificial: diálogos entre Brasil e Europa. Indaiatuba: Editora Foco; 2021. [citado 2024 set. 20 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/0d668ad9-f750-4aa6-b3d3-1970feeeadd6/003152577.pdf

  • Parte de monografia/livro

    Artificial intelligence applied in the concrete durability study (2021)

    Felix, Emerson Felipe; Possan, Edna; Carrazedo, Rogério

    Fonte: Hygrothermal Behaviour and Building Pathologies. Unidade: EESC

    Assuntos: ESTRUTURAS DE CONCRETO, CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ESTRUTURAS

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      FELIX, Emerson Felipe e POSSAN, Edna e CARRAZEDO, Rogério. Artificial intelligence applied in the concrete durability study. Hygrothermal Behaviour and Building Pathologies. Tradução . Cham, Switzerland: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, 2021. . Disponível em: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-50998-9_5. Acesso em: 20 set. 2024.

    • APA

      Felix, E. F., Possan, E., & Carrazedo, R. (2021). Artificial intelligence applied in the concrete durability study. In Hygrothermal Behaviour and Building Pathologies. Cham, Switzerland: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo. doi:10.1007/978-3-030-50998-9_5

    • NLM

      Felix EF, Possan E, Carrazedo R. Artificial intelligence applied in the concrete durability study [Internet]. In: Hygrothermal Behaviour and Building Pathologies. Cham, Switzerland: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo; 2021. [citado 2024 set. 20 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-50998-9_5

    • Vancouver

      Felix EF, Possan E, Carrazedo R. Artificial intelligence applied in the concrete durability study [Internet]. In: Hygrothermal Behaviour and Building Pathologies. Cham, Switzerland: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo; 2021. [citado 2024 set. 20 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-50998-9_5

  • Parte de monografia/livro

    Deep learning approaches for speech synthesis and speaker verification (2021)

    Casanova, Edresson ; Shulby, Christopher Dane ; Aluísio, Sandra Maria

    Fonte: Acoustic communication : an interdisciplinary approach. Unidade: ICMC

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, SÍNTESE DE FALA

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      CASANOVA, Edresson e SHULBY, Christopher Dane e ALUÍSIO, Sandra Maria. Deep learning approaches for speech synthesis and speaker verification. Acoustic communication : an interdisciplinary approach. Tradução . São Paulo: IP-USP, 2021. . Disponível em: https://doi.org/10.11606/9786587596198. Acesso em: 20 set. 2024.

    • APA

      Casanova, E., Shulby, C. D., & Aluísio, S. M. (2021). Deep learning approaches for speech synthesis and speaker verification. In Acoustic communication : an interdisciplinary approach. São Paulo: IP-USP. doi:10.11606/9786587596198

    • NLM

      Casanova E, Shulby CD, Aluísio SM. Deep learning approaches for speech synthesis and speaker verification [Internet]. In: Acoustic communication : an interdisciplinary approach. São Paulo: IP-USP; 2021. [citado 2024 set. 20 ] Available from: https://doi.org/10.11606/9786587596198

    • Vancouver

      Casanova E, Shulby CD, Aluísio SM. Deep learning approaches for speech synthesis and speaker verification [Internet]. In: Acoustic communication : an interdisciplinary approach. São Paulo: IP-USP; 2021. [citado 2024 set. 20 ] Available from: https://doi.org/10.11606/9786587596198

  • Parte de monografia/livro

    Computational intelligence to estimate fault rates in power transformers (2020)

    Spatti, Danilo Hernane ; Liboni, Luisa Helena Bartocci ; Araujo, Marcel Ayres de ; Bossolan, Renato; Vitti, Bruno

    Fonte: Application of Expert Systems : Theoretical and Practical Aspects. Unidades: ICMC, EP

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BANCO DE DADOS, TRANSMISSÃO DE ENERGIA ELÉTRICA, SISTEMAS ESPECIALISTAS, TRANSFORMADORES E REATORES

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      SPATTI, Danilo Hernane et al. Computational intelligence to estimate fault rates in power transformers. Application of Expert Systems : Theoretical and Practical Aspects. Tradução . London: IntechOpen, 2020. . Disponível em: https://doi.org/10.5772/intechopen.89768. Acesso em: 20 set. 2024.

    • APA

      Spatti, D. H., Liboni, L. H. B., Araujo, M. A. de, Bossolan, R., & Vitti, B. (2020). Computational intelligence to estimate fault rates in power transformers. In Application of Expert Systems : Theoretical and Practical Aspects. London: IntechOpen. doi:10.5772/intechopen.89768

    • NLM

      Spatti DH, Liboni LHB, Araujo MA de, Bossolan R, Vitti B. Computational intelligence to estimate fault rates in power transformers [Internet]. In: Application of Expert Systems : Theoretical and Practical Aspects. London: IntechOpen; 2020. [citado 2024 set. 20 ] Available from: https://doi.org/10.5772/intechopen.89768

    • Vancouver

      Spatti DH, Liboni LHB, Araujo MA de, Bossolan R, Vitti B. Computational intelligence to estimate fault rates in power transformers [Internet]. In: Application of Expert Systems : Theoretical and Practical Aspects. London: IntechOpen; 2020. [citado 2024 set. 20 ] Available from: https://doi.org/10.5772/intechopen.89768

  • Parte de monografia/livro

    Anomaly detection in sequential data: principles and case studies (2019)

    Andrade, Thiago; Gama, João; Sousa, Wesllen ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de

    Fonte: Wiley Encyclopedia of Electrical and Electronics Engineering. Unidade: ICMC

    Assuntos: MINERAÇÃO DE DADOS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS

    Acesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      ANDRADE, Thiago et al. Anomaly detection in sequential data: principles and case studies. Wiley Encyclopedia of Electrical and Electronics Engineering. Tradução . Wiley: Hoboken, 2019. . Disponível em: https://doi.org/10.1002/047134608X.W8382. Acesso em: 20 set. 2024.

    • APA

      Andrade, T., Gama, J., Sousa, W., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2019). Anomaly detection in sequential data: principles and case studies. In Wiley Encyclopedia of Electrical and Electronics Engineering. Wiley: Hoboken. doi:10.1002/047134608X.W8382

    • NLM

      Andrade T, Gama J, Sousa W, Carvalho ACP de LF de. Anomaly detection in sequential data: principles and case studies [Internet]. In: Wiley Encyclopedia of Electrical and Electronics Engineering. Wiley: Hoboken; 2019. [citado 2024 set. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1002/047134608X.W8382

    • Vancouver

      Andrade T, Gama J, Sousa W, Carvalho ACP de LF de. Anomaly detection in sequential data: principles and case studies [Internet]. In: Wiley Encyclopedia of Electrical and Electronics Engineering. Wiley: Hoboken; 2019. [citado 2024 set. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1002/047134608X.W8382

  • Parte de monografia/livro

    Detecção automática de estilos de aprendizagem: uma análise comparativa de classificadores aplicados em um cenário real de aprendizado (2018)

    Ferreira, Lucas Daniel; Rodrigues Junior, José Fernando

    Fonte: Informática aplicada à educação. Unidade: ICMC

    Assuntos: SISTEMAS TUTORES INTELIGENTES, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, PSICOLOGIA COGNITIVA, APRENDIZAGEM

    Acesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      FERREIRA, Lucas Daniel e RODRIGUES JUNIOR, José Fernando. Detecção automática de estilos de aprendizagem: uma análise comparativa de classificadores aplicados em um cenário real de aprendizado. Informática aplicada à educação. Tradução . Ponta Grossa: Atena Editora, 2018. . Disponível em: https://doi.org/10.22533/at.ed.147181308. Acesso em: 20 set. 2024.

    • APA

      Ferreira, L. D., & Rodrigues Junior, J. F. (2018). Detecção automática de estilos de aprendizagem: uma análise comparativa de classificadores aplicados em um cenário real de aprendizado. In Informática aplicada à educação. Ponta Grossa: Atena Editora. doi:10.22533/at.ed.147181308

    • NLM

      Ferreira LD, Rodrigues Junior JF. Detecção automática de estilos de aprendizagem: uma análise comparativa de classificadores aplicados em um cenário real de aprendizado [Internet]. In: Informática aplicada à educação. Ponta Grossa: Atena Editora; 2018. [citado 2024 set. 20 ] Available from: https://doi.org/10.22533/at.ed.147181308

    • Vancouver

      Ferreira LD, Rodrigues Junior JF. Detecção automática de estilos de aprendizagem: uma análise comparativa de classificadores aplicados em um cenário real de aprendizado [Internet]. In: Informática aplicada à educação. Ponta Grossa: Atena Editora; 2018. [citado 2024 set. 20 ] Available from: https://doi.org/10.22533/at.ed.147181308

  • Parte de monografia/livro

    Como funciona o deep learning (2017)

    Ponti, Moacir Antonelli ; Costa, Gabriel B. Paranhos da

    Fonte: Tópicos em gerenciamento de dados e informações 2017. Nome do evento: Brazilian Symposium on Databases - SBBD. Unidade: ICMC

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, REDES NEURAIS

    Acesso à fonteComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      PONTI, Moacir Antonelli e COSTA, Gabriel B. Paranhos da. Como funciona o deep learning. Tópicos em gerenciamento de dados e informações 2017. Tradução . Uberlândia: SBC, 2017. . Disponível em: http://sbbd.org.br/2017/wp-content/uploads/sites/3/2017/10/topicos-em-gerenciamento-de-dados-e-informacoes-2017.pdf. Acesso em: 20 set. 2024.

    • APA

      Ponti, M. A., & Costa, G. B. P. da. (2017). Como funciona o deep learning. In Tópicos em gerenciamento de dados e informações 2017. Uberlândia: SBC. Recuperado de http://sbbd.org.br/2017/wp-content/uploads/sites/3/2017/10/topicos-em-gerenciamento-de-dados-e-informacoes-2017.pdf

    • NLM

      Ponti MA, Costa GBP da. Como funciona o deep learning [Internet]. In: Tópicos em gerenciamento de dados e informações 2017. Uberlândia: SBC; 2017. [citado 2024 set. 20 ] Available from: http://sbbd.org.br/2017/wp-content/uploads/sites/3/2017/10/topicos-em-gerenciamento-de-dados-e-informacoes-2017.pdf

    • Vancouver

      Ponti MA, Costa GBP da. Como funciona o deep learning [Internet]. In: Tópicos em gerenciamento de dados e informações 2017. Uberlândia: SBC; 2017. [citado 2024 set. 20 ] Available from: http://sbbd.org.br/2017/wp-content/uploads/sites/3/2017/10/topicos-em-gerenciamento-de-dados-e-informacoes-2017.pdf

  • Parte de monografia/livro

    Máquinas que aprendem: o que nos ensinam? (2017)

    Blanco, Isvani Frías; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de

    Fonte: Ciência para educação : uma ponte entre dois mundos. Unidade: ICMC

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MINERAÇÃO DE DADOS, EDUCAÇÃO

    Como citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      BLANCO, Isvani Frías e CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de. Máquinas que aprendem: o que nos ensinam? Ciência para educação : uma ponte entre dois mundos. Tradução . Rio de Janeiro: Atheneu, 2017. . . Acesso em: 20 set. 2024.

    • APA

      Blanco, I. F., & Carvalho, A. C. P. de L. F. de. (2017). Máquinas que aprendem: o que nos ensinam? In Ciência para educação : uma ponte entre dois mundos. Rio de Janeiro: Atheneu.

    • NLM

      Blanco IF, Carvalho ACP de LF de. Máquinas que aprendem: o que nos ensinam? In: Ciência para educação : uma ponte entre dois mundos. Rio de Janeiro: Atheneu; 2017. [citado 2024 set. 20 ]

    • Vancouver

      Blanco IF, Carvalho ACP de LF de. Máquinas que aprendem: o que nos ensinam? In: Ciência para educação : uma ponte entre dois mundos. Rio de Janeiro: Atheneu; 2017. [citado 2024 set. 20 ]

  • Parte de monografia/livro

    Interfaces cérebro-computador (2016)

    Rosa, João Luís Garcia

    Fonte: Jornadas de atualização em informática 2016. Unidade: ICMC

    Assuntos: INTERFACE HOMEM-COMPUTADOR, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE SINAIS, ELETROENCEFALOGRAFIA

    Acesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      ROSA, João Luís Garcia. Interfaces cérebro-computador. Jornadas de atualização em informática 2016. Tradução . Porto Alegre: SBC, 2016. . Disponível em: https://doi.org/10.5753/sbc.6.5. Acesso em: 20 set. 2024.

    • APA

      Rosa, J. L. G. (2016). Interfaces cérebro-computador. In Jornadas de atualização em informática 2016. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/sbc.6.5

    • NLM

      Rosa JLG. Interfaces cérebro-computador [Internet]. In: Jornadas de atualização em informática 2016. Porto Alegre: SBC; 2016. [citado 2024 set. 20 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbc.6.5

    • Vancouver

      Rosa JLG. Interfaces cérebro-computador [Internet]. In: Jornadas de atualização em informática 2016. Porto Alegre: SBC; 2016. [citado 2024 set. 20 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbc.6.5

  • Parte de monografia/livro

    Differentiation between normal and epileptic EEG using k-nearest-neighbors technique (2016)

    Oliva, Jefferson Tales; Rosa, João Luís Garcia

    Fonte: Machine learning for health informatics : state-of-art and the future challenges. Unidade: ICMC

    Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MINERAÇÃO DE DADOS, ELETROENCEFALOGRAFIA, EPILEPSIA

    Acesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      OLIVA, Jefferson Tales e ROSA, João Luís Garcia. Differentiation between normal and epileptic EEG using k-nearest-neighbors technique. Machine learning for health informatics : state-of-art and the future challenges. Tradução . Cham: Springer, 2016. . Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-319-50478-0_7. Acesso em: 20 set. 2024.

    • APA

      Oliva, J. T., & Rosa, J. L. G. (2016). Differentiation between normal and epileptic EEG using k-nearest-neighbors technique. In Machine learning for health informatics : state-of-art and the future challenges. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-319-50478-0_7

    • NLM

      Oliva JT, Rosa JLG. Differentiation between normal and epileptic EEG using k-nearest-neighbors technique [Internet]. In: Machine learning for health informatics : state-of-art and the future challenges. Cham: Springer; 2016. [citado 2024 set. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-319-50478-0_7

    • Vancouver

      Oliva JT, Rosa JLG. Differentiation between normal and epileptic EEG using k-nearest-neighbors technique [Internet]. In: Machine learning for health informatics : state-of-art and the future challenges. Cham: Springer; 2016. [citado 2024 set. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-319-50478-0_7

  • Parte de monografia/livro

    Automatic insect classification using Bayesian classifier and audio processing features (2015)

    Silva, Diego Furtado ; Chen, Y; Why, A; Keogh, E. J; Batista, Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves

    Fonte: The plant protection data toolbox. Unidade: ICMC

    Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CONTROLE DE INSETOS

    Como citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      SILVA, Diego Furtado et al. Automatic insect classification using Bayesian classifier and audio processing features. The plant protection data toolbox. Tradução . Caxton: New Zealand Plant Protection Society, 2015. . . Acesso em: 20 set. 2024.

    • APA

      Silva, D. F., Chen, Y., Why, A., Keogh, E. J., & Batista, G. E. de A. P. A. (2015). Automatic insect classification using Bayesian classifier and audio processing features. In The plant protection data toolbox. Caxton: New Zealand Plant Protection Society.

    • NLM

      Silva DF, Chen Y, Why A, Keogh EJ, Batista GE de APA. Automatic insect classification using Bayesian classifier and audio processing features. In: The plant protection data toolbox. Caxton: New Zealand Plant Protection Society; 2015. [citado 2024 set. 20 ]

    • Vancouver

      Silva DF, Chen Y, Why A, Keogh EJ, Batista GE de APA. Automatic insect classification using Bayesian classifier and audio processing features. In: The plant protection data toolbox. Caxton: New Zealand Plant Protection Society; 2015. [citado 2024 set. 20 ]

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