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Dissertação (Mestrado)
Modelo de classificação multivariável para identificação de enchentes: um estudo empírico no sistema de monitoramento de rios e-noe (2019)
Brito, Lucas Augusto Vieira; Ueyama, Jó (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, MINERAÇÃO DE DADOS, IDENTIFICAÇÃO DE SISTEMAS, ENCHENTES URBANAS, COMPUTAÇÃO MÓVEL, POLÍTICAS PÚBLICAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BRITO, Lucas Augusto Vieira. Modelo de classificação multivariável para identificação de enchentes: um estudo empírico no sistema de monitoramento de rios e-noe. 2019. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-22082019-102714/. Acesso em: 10 nov. 2024.
APA
Brito, L. A. V. (2019). Modelo de classificação multivariável para identificação de enchentes: um estudo empírico no sistema de monitoramento de rios e-noe (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-22082019-102714/
NLM
Brito LAV. Modelo de classificação multivariável para identificação de enchentes: um estudo empírico no sistema de monitoramento de rios e-noe [Internet]. 2019 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-22082019-102714/
Vancouver
Brito LAV. Modelo de classificação multivariável para identificação de enchentes: um estudo empírico no sistema de monitoramento de rios e-noe [Internet]. 2019 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-22082019-102714/
Trabalho de evento
Explorando aprendizado de máquina com multivariáveis para previsão de enchentes em ambientes IoTs: um estudo empírico no sistema de monitoramento de rios E-noé (2018)
Brito, Lucas Augusto Vieira; Bressiani, Danielle; Ueyama, Jó
Source: Anais. Conference titles: Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos - SBRC. Unidade: ICMC
Subjects: ENCHENTES URBANAS, SENSORIAMENTO REMOTO, MINERAÇÃO DE DADOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ALGORITMOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BRITO, Lucas Augusto Vieira e BRESSIANI, Danielle e UEYAMA, Jó. Explorando aprendizado de máquina com multivariáveis para previsão de enchentes em ambientes IoTs: um estudo empírico no sistema de monitoramento de rios E-noé. 2018, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2018. Disponível em: http://portaldeconteudo.sbc.org.br/index.php/courb/article/view/2347. Acesso em: 10 nov. 2024.
APA
Brito, L. A. V., Bressiani, D., & Ueyama, J. (2018). Explorando aprendizado de máquina com multivariáveis para previsão de enchentes em ambientes IoTs: um estudo empírico no sistema de monitoramento de rios E-noé. In Anais. Porto Alegre: SBC. Recuperado de http://portaldeconteudo.sbc.org.br/index.php/courb/article/view/2347
NLM
Brito LAV, Bressiani D, Ueyama J. Explorando aprendizado de máquina com multivariáveis para previsão de enchentes em ambientes IoTs: um estudo empírico no sistema de monitoramento de rios E-noé [Internet]. Anais. 2018 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: http://portaldeconteudo.sbc.org.br/index.php/courb/article/view/2347
Vancouver
Brito LAV, Bressiani D, Ueyama J. Explorando aprendizado de máquina com multivariáveis para previsão de enchentes em ambientes IoTs: um estudo empírico no sistema de monitoramento de rios E-noé [Internet]. Anais. 2018 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: http://portaldeconteudo.sbc.org.br/index.php/courb/article/view/2347

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