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Artigo de periodico
FLORAS: urban flash-flood prediction using a multivariate model (2023)
Brito, Lucas Augusto Vieira; Meneguette, Rodolfo Ipolito ; Grande, Robson E. De ; Ranieri, Caetano Mazzoni ; Ueyama, Jó
Source: Applied Intelligence. Unidade: ICMC
Subjects: MINERAÇÃO DE DADOS, ENCHENTES URBANAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
BRITO, Lucas Augusto Vieira et al. FLORAS: urban flash-flood prediction using a multivariate model. Applied Intelligence, v. 53, p. 16107-16125, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10489-022-04319-0. Acesso em: 16 nov. 2024.
APA
Brito, L. A. V., Meneguette, R. I., Grande, R. E. D., Ranieri, C. M., & Ueyama, J. (2023). FLORAS: urban flash-flood prediction using a multivariate model. Applied Intelligence, 53, 16107-16125. doi:10.1007/s10489-022-04319-0
NLM
Brito LAV, Meneguette RI, Grande RED, Ranieri CM, Ueyama J. FLORAS: urban flash-flood prediction using a multivariate model [Internet]. Applied Intelligence. 2023 ; 53 16107-16125.[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10489-022-04319-0
Vancouver
Brito LAV, Meneguette RI, Grande RED, Ranieri CM, Ueyama J. FLORAS: urban flash-flood prediction using a multivariate model [Internet]. Applied Intelligence. 2023 ; 53 16107-16125.[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10489-022-04319-0
Tese (Doutorado)
Mining of rainfall patterns from social media for supporting flood risk management (2020)
Andrade, Sidgley Camargo de; Delbem, Alexandre Cláudio Botazzo (Orientador) ; Pereira, João Porto de Albuquerque (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: MINERAÇÃO DE DADOS, REDES SOCIAIS, ENCHENTES URBANAS, RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO, SISTEMAS DE TEMPO-REAL
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ABNT
ANDRADE, Sidgley Camargo de. Mining of rainfall patterns from social media for supporting flood risk management. 2020. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-29072020-092812/. Acesso em: 16 nov. 2024.
APA
Andrade, S. C. de. (2020). Mining of rainfall patterns from social media for supporting flood risk management (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-29072020-092812/
NLM
Andrade SC de. Mining of rainfall patterns from social media for supporting flood risk management [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-29072020-092812/
Vancouver
Andrade SC de. Mining of rainfall patterns from social media for supporting flood risk management [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-29072020-092812/
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
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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: 16 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. 16 ] 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. 16 ] 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
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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: 16 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. 16 ] 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. 16 ] Available from: http://portaldeconteudo.sbc.org.br/index.php/courb/article/view/2347

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