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CARRIEL, Vinícius Sanches. Machine learning models with early exits at limited resource devices. 2025. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2025. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-11042025-173149/. Acesso em: 21 maio 2025.
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CASAGRANDE, Luan Carlos da Silva. Combining UAV and multi-source satellite data for sub-pixel classification of forest vegetation in riparian zones. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-18122024-145230/. Acesso em: 21 maio 2025.
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PEREIRA NETO, Eduardo Lopes et al. An RNN approach to real-time multimedia QoE assessment via facial expressions. 2024, Anais.. Piscataway: IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/VCC63113.2024.10914430. Acesso em: 21 maio 2025.
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Pereira Neto EL, Hayashi S, Batista DM, Hirata Júnior R, Hirata NST, Delgado KV. An RNN approach to real-time multimedia QoE assessment via facial expressions [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 maio 21 ] Available from: https://doi.org/10.1109/VCC63113.2024.10914430
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WERNECK, Heitor et al. Real-time intrusion detection with sequence-aware neural networks for Internet of medical things. 2024, Anais.. Piscataway: IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/VCC63113.2024.10914399. Acesso em: 21 maio 2025.
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CASAGRANDE, Luan e HIRATA JÚNIOR, Roberto. Riparian zones classification using Satellite/UAV synergy and deep learning. 2024, Anais.. Piscataway: IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IGARSS53475.2024.10642449. Acesso em: 21 maio 2025.
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INÁCIO, Bruno Brandão et al. A lean and modular two-stage network intrusion detection system for iot traffic. 2024, Anais.. Piscataway: IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/LATINCOM62985.2024.10770670. Acesso em: 21 maio 2025.
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OLIVEIRA, Artur André Almeida de Macedo et al. Towards a method for evaluating bus stop infrastructure with street level images and large language models. 2024, Anais.. New York: ACM, 2024. Disponível em: https://accessiblecities.github.io/UrbanAccess2024/assets/papers/Oliveira_TowardsAMethodForEvaluatingBusStopInfrastructureWithStreetLevelImagesAndLLMs_UrbanAccess2024.pdf. Acesso em: 21 maio 2025.
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SALVATORE, Felipe de Souza et al. A resampling-based method to evaluate NLI models. Natural Language Engineering, v. 30, n. 4, p. 793-820, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1017/S1351324923000268. Acesso em: 21 maio 2025.
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Salvatore F de S, Finger M, Hirata Júnior R, Patriota AG. A resampling-based method to evaluate NLI models [Internet]. Natural Language Engineering. 2024 ; 30( 4): 793-820.[citado 2025 maio 21 ] Available from: https://doi.org/10.1017/S1351324923000268
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FARIA, Lilian Nogueira de. Redes neurais de segmentação semântica de plantas daninhas usando mosaico de imagens de alta resolução espacial de um veículo aéreo não tripulado. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-22012024-083633/. Acesso em: 21 maio 2025.
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OLIVEIRA, Artur André Almeida de Macedo. Overcoming challenging crban images: deep learning and data integration methods for detecting trees entangled with power lines. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-22032024-184659/. Acesso em: 21 maio 2025.
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CICCARELLI, Gianluca Takara. Um estudo de geração de quadros intermediários usando redes generativas para auxiliar artistas de animações tradicionais. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-05022024-171558/. Acesso em: 21 maio 2025.
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Ciccarelli GT. Um estudo de geração de quadros intermediários usando redes generativas para auxiliar artistas de animações tradicionais [Internet]. 2023 ;[citado 2025 maio 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-05022024-171558/
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LENTE, Caio. Amplification pipelines: the role of feedback loops in recommender system bias. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-25032024-124902/. Acesso em: 21 maio 2025.
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OLIVEIRA, Artur André Almeida de Macedo et al. Stability analysis of supervised decision boundary maps. SN Computer Science, v. 4, n. artigo 226, p. 1, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s42979-022-01662-4. Acesso em: 21 maio 2025.
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CARNEIRO, Bruno et al. A crash response system using LoRa-based V2X communications. 2023, Anais.. Piscataway: IEEE, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/NOMS56928.2023.10154409. Acesso em: 21 maio 2025.
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Carneiro, B., Batista, D. M., Hirata Júnior, R., & Ullah, K. (2023). A crash response system using LoRa-based V2X communications. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/NOMS56928.2023.10154409
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Carneiro B, Batista DM, Hirata Júnior R, Ullah K. A crash response system using LoRa-based V2X communications [Internet]. Proceedings. 2023 ;[citado 2025 maio 21 ] Available from: https://doi.org/10.1109/NOMS56928.2023.10154409
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SOLER, Diego Pavan e HIRATA JÚNIOR, Roberto e ESPADOTO, Mateus. Modeling and interpreting 6-D object pose estimation. 2023, Anais.. Piscataway: IEEE, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1109/ICIP49359.2023.10223067. Acesso em: 21 maio 2025.
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OLIVEIRA, Artur André e BUCKERIDGE, Marcos e HIRATA JÚNIOR, Roberto. Detecting tree and wire entanglements with deep learning. Trees, v. 37, n. 1, p. 147-159, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00468-022-02305-0. Acesso em: 21 maio 2025.
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OLIVEIRA, Artur André Almeida de Macedo et al. Improving self-supervised dimensionality reduction: exploring hyperparameters and pseudo-labeling strategies. 2023, Anais.. Cham: Springer, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-25477-2_7. Acesso em: 21 maio 2025.
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CAMPOS, Bruno Pereira et al. Comparativo de estratégias para resposta a emergências usando redes ad hoc veiculares e computação em névoa. 2023, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.5753/sbrc_estendido.2023.760. Acesso em: 21 maio 2025.
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Oliveira AAA de M, Espadoto M, Hirata Júnior R, Telea AC. SDBM: Supervised Decision Boundary Maps for machine learning classifiers [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2025 maio 21 ] Available from: https://doi.org/10.5220/0010896200003124
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Oliveira AAA de M, Espadoto M, Hirata Júnior R, Telea AC. SDBM: Supervised Decision Boundary Maps for machine learning classifiers [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2025 maio 21 ] Available from: https://doi.org/10.5220/0010896200003124
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ABNT
OLIVEIRA, Giovanni Aparecido da Silva et al. A stacked ensemble classifier for an intrusion detection system in the edge of IoT and IIoT networks. 2022, Anais.. Piscataway: IEEE, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.1109/LATINCOM56090.2022.10000559. Acesso em: 21 maio 2025.
APA
Oliveira, G. A. da S., Lima, P. S. S., Kon, F., Terada, R., Batista, D. M., Hirata Júnior, R., & Hamdan, M. (2022). A stacked ensemble classifier for an intrusion detection system in the edge of IoT and IIoT networks. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/LATINCOM56090.2022.10000559
NLM
Oliveira GA da S, Lima PSS, Kon F, Terada R, Batista DM, Hirata Júnior R, Hamdan M. A stacked ensemble classifier for an intrusion detection system in the edge of IoT and IIoT networks [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2025 maio 21 ] Available from: https://doi.org/10.1109/LATINCOM56090.2022.10000559
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Oliveira GA da S, Lima PSS, Kon F, Terada R, Batista DM, Hirata Júnior R, Hamdan M. A stacked ensemble classifier for an intrusion detection system in the edge of IoT and IIoT networks [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2025 maio 21 ] Available from: https://doi.org/10.1109/LATINCOM56090.2022.10000559