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Artigo de periodico
A deep learning workflow enhanced with optical flow fields for flood risk estimation (2024)
Ranieri, Caetano Mazzoni ; Souza, Thais Luiza Donega e ; Nishijima, Marislei ; Krishnamachari, Bhaskar ; Ueyama, Jó
Fonte: Applied Intelligence. Unidades: ICMC, IRI, EACH
Assuntos: ENCHENTES URBANAS, APRENDIZAGEM PROFUNDA, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, VISÃO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS
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ABNT
RANIERI, Caetano Mazzoni et al. A deep learning workflow enhanced with optical flow fields for flood risk estimation. Applied Intelligence, v. 54, p. 5536-5557, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10489-024-05466-2. Acesso em: 09 set. 2024.
APA
Ranieri, C. M., Souza, T. L. D. e, Nishijima, M., Krishnamachari, B., & Ueyama, J. (2024). A deep learning workflow enhanced with optical flow fields for flood risk estimation. Applied Intelligence, 54, 5536-5557. doi:10.1007/s10489-024-05466-2
NLM
Ranieri CM, Souza TLD e, Nishijima M, Krishnamachari B, Ueyama J. A deep learning workflow enhanced with optical flow fields for flood risk estimation [Internet]. Applied Intelligence. 2024 ; 54 5536-5557.[citado 2024 set. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10489-024-05466-2
Vancouver
Ranieri CM, Souza TLD e, Nishijima M, Krishnamachari B, Ueyama J. A deep learning workflow enhanced with optical flow fields for flood risk estimation [Internet]. Applied Intelligence. 2024 ; 54 5536-5557.[citado 2024 set. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10489-024-05466-2
Artigo de periodico
Water level identification with laser sensors, inertial units, and machine learning (2024)
Ranieri, Caetano Mazzoni ; Foletto, Angelo Victor Kraemer ; Garcia, Rodrigo Dutra ; Matos, Saulo Neves ; Medina, Maria Mercedes Gamboa ; Marcolino, Leandro Soriano ; Ueyama, Jó
Fonte: Engineering Applications of Artificial Intelligence. Unidades: EESC, ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ENCHENTES URBANAS, PREDIÇÃO
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ABNT
RANIERI, Caetano Mazzoni et al. Water level identification with laser sensors, inertial units, and machine learning. Engineering Applications of Artificial Intelligence, v. 127, p. 1-17, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2023.107235. Acesso em: 09 set. 2024.
APA
Ranieri, C. M., Foletto, A. V. K., Garcia, R. D., Matos, S. N., Medina, M. M. G., Marcolino, L. S., & Ueyama, J. (2024). Water level identification with laser sensors, inertial units, and machine learning. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 127, 1-17. doi:10.1016/j.engappai.2023.107235
NLM
Ranieri CM, Foletto AVK, Garcia RD, Matos SN, Medina MMG, Marcolino LS, Ueyama J. Water level identification with laser sensors, inertial units, and machine learning [Internet]. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2024 ; 127 1-17.[citado 2024 set. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2023.107235
Vancouver
Ranieri CM, Foletto AVK, Garcia RD, Matos SN, Medina MMG, Marcolino LS, Ueyama J. Water level identification with laser sensors, inertial units, and machine learning [Internet]. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2024 ; 127 1-17.[citado 2024 set. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2023.107235
Dissertação (Mestrado)
Redes neurais artificiais aplicadas a séries temporais para predição de enchentes (2024)
Mesquita, Laleska Aparecida Ferreira; Ueyama, Jó (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: ENCHENTES URBANAS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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ABNT
MESQUITA, Laleska Aparecida Ferreira. Redes neurais artificiais aplicadas a séries temporais para predição de enchentes. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-06082024-140435/. Acesso em: 09 set. 2024.
APA
Mesquita, L. A. F. (2024). Redes neurais artificiais aplicadas a séries temporais para predição de enchentes (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-06082024-140435/
NLM
Mesquita LAF. Redes neurais artificiais aplicadas a séries temporais para predição de enchentes [Internet]. 2024 ;[citado 2024 set. 09 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-06082024-140435/
Vancouver
Mesquita LAF. Redes neurais artificiais aplicadas a séries temporais para predição de enchentes [Internet]. 2024 ;[citado 2024 set. 09 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-06082024-140435/
Trabalho de evento
Artificial neural networks applied to time series for flood prediction (2023)
Mesquita, Laleska A. F; Ranieri, Caetano Mazzoni ; Ueyama, Jó
Fonte: Anais. Nome do evento: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional - ENIAC. Unidade: ICMC
Assuntos: ENCHENTES URBANAS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, REDES NEURAIS, PREDIÇÃO
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ABNT
MESQUITA, Laleska A. F e RANIERI, Caetano Mazzoni e UEYAMA, Jó. Artificial neural networks applied to time series for flood prediction. 2023, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.5753/eniac.2023.234355. Acesso em: 09 set. 2024.
APA
Mesquita, L. A. F., Ranieri, C. M., & Ueyama, J. (2023). Artificial neural networks applied to time series for flood prediction. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/eniac.2023.234355.
NLM
Mesquita LAF, Ranieri CM, Ueyama J. Artificial neural networks applied to time series for flood prediction [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2024 set. 09 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2023.234355
Vancouver
Mesquita LAF, Ranieri CM, Ueyama J. Artificial neural networks applied to time series for flood prediction [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2024 set. 09 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2023.234355
Trabalho de evento
Enhancing water level identification with a barcode-patterned panel and machine learning (2023)
Domingues Filho, Gabriel Montagni ; Ranieri, Caetano Mazzoni ; Batista, Douglas Queiroz Galucio; Ueyama, Jó
Fonte: Anais. Nome do evento: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional - ENIAC. Unidades: ICMC, EESC
Assuntos: VISÃO COMPUTACIONAL, APRENDIZAGEM PROFUNDA, ENCHENTES URBANAS
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ABNT
DOMINGUES FILHO, Gabriel Montagni et al. Enhancing water level identification with a barcode-patterned panel and machine learning. 2023, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.5753/eniac.2023.234311. Acesso em: 09 set. 2024.
APA
Domingues Filho, G. M., Ranieri, C. M., Batista, D. Q. G., & Ueyama, J. (2023). Enhancing water level identification with a barcode-patterned panel and machine learning. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/eniac.2023.234311
NLM
Domingues Filho GM, Ranieri CM, Batista DQG, Ueyama J. Enhancing water level identification with a barcode-patterned panel and machine learning [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2024 set. 09 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2023.234311
Vancouver
Domingues Filho GM, Ranieri CM, Batista DQG, Ueyama J. Enhancing water level identification with a barcode-patterned panel and machine learning [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2024 set. 09 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2023.234311
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
Fonte: Applied Intelligence. Unidade: ICMC
Assuntos: 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: 09 set. 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 set. 09 ] 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 set. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10489-022-04319-0
Artigo de periodico
Providing a greater precision of situational awareness of urban floods through multimodal fusion (2022)
Costa, Thiago Aparecido Gonçalves da ; Meneguette, Rodolfo Ipolito ; Ueyama, Jó
Fonte: Expert Systems With Applications. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ENCHENTES URBANAS, REDES SOCIAIS
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ABNT
COSTA, Thiago Aparecido Gonçalves da e MENEGUETTE, Rodolfo Ipolito e UEYAMA, Jó. Providing a greater precision of situational awareness of urban floods through multimodal fusion. Expert Systems With Applications, v. 188, p. 1-28, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.115923. Acesso em: 09 set. 2024.
APA
Costa, T. A. G. da, Meneguette, R. I., & Ueyama, J. (2022). Providing a greater precision of situational awareness of urban floods through multimodal fusion. Expert Systems With Applications, 188, 1-28. doi:10.1016/j.eswa.2021.115923
NLM
Costa TAG da, Meneguette RI, Ueyama J. Providing a greater precision of situational awareness of urban floods through multimodal fusion [Internet]. Expert Systems With Applications. 2022 ; 188 1-28.[citado 2024 set. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.115923
Vancouver
Costa TAG da, Meneguette RI, Ueyama J. Providing a greater precision of situational awareness of urban floods through multimodal fusion [Internet]. Expert Systems With Applications. 2022 ; 188 1-28.[citado 2024 set. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.115923
Artigo de periodico
A river flooding detection system based on deep learning and computer vision (2022)
Fernandes Junior, Francisco Erivaldo ; Nonato, Luis Gustavo ; Ueyama, Jó
Fonte: Multimedia Tools and Applications. Unidade: ICMC
Assuntos: VISÃO COMPUTACIONAL, ENCHENTES URBANAS, SEMÂNTICA
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ABNT
FERNANDES JUNIOR, Francisco Erivaldo e NONATO, Luis Gustavo e UEYAMA, Jó. A river flooding detection system based on deep learning and computer vision. Multimedia Tools and Applications, v. 81, p. 40231-40251, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s11042-022-12813-3. Acesso em: 09 set. 2024.
APA
Fernandes Junior, F. E., Nonato, L. G., & Ueyama, J. (2022). A river flooding detection system based on deep learning and computer vision. Multimedia Tools and Applications, 81, 40231-40251. doi:10.1007/s11042-022-12813-3
NLM
Fernandes Junior FE, Nonato LG, Ueyama J. A river flooding detection system based on deep learning and computer vision [Internet]. Multimedia Tools and Applications. 2022 ; 81 40231-40251.[citado 2024 set. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11042-022-12813-3
Vancouver
Fernandes Junior FE, Nonato LG, Ueyama J. A river flooding detection system based on deep learning and computer vision [Internet]. Multimedia Tools and Applications. 2022 ; 81 40231-40251.[citado 2024 set. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11042-022-12813-3
Artigo de periodico
Memory-based pruning of deep neural networks for IoT devices applied to flood detection (2021)
Fernandes Junior, Francisco Erivaldo ; Nonato, Luis Gustavo ; Ranieri, Caetano Mazzoni ; Ueyama, Jó
Fonte: Sensors. Unidade: ICMC
Assuntos: ENCHENTES URBANAS, REDES NEURAIS, INTERNET DAS COISAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
FERNANDES JUNIOR, Francisco Erivaldo et al. Memory-based pruning of deep neural networks for IoT devices applied to flood detection. Sensors, v. 21, n. 22, p. 1-18, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/s21227506. Acesso em: 09 set. 2024.
APA
Fernandes Junior, F. E., Nonato, L. G., Ranieri, C. M., & Ueyama, J. (2021). Memory-based pruning of deep neural networks for IoT devices applied to flood detection. Sensors, 21( 22), 1-18. doi:10.3390/s21227506
NLM
Fernandes Junior FE, Nonato LG, Ranieri CM, Ueyama J. Memory-based pruning of deep neural networks for IoT devices applied to flood detection [Internet]. Sensors. 2021 ; 21( 22): 1-18.[citado 2024 set. 09 ] Available from: https://doi.org/10.3390/s21227506
Vancouver
Fernandes Junior FE, Nonato LG, Ranieri CM, Ueyama J. Memory-based pruning of deep neural networks for IoT devices applied to flood detection [Internet]. Sensors. 2021 ; 21( 22): 1-18.[citado 2024 set. 09 ] Available from: https://doi.org/10.3390/s21227506
Dissertação (Mestrado)
Explorando uma abordagem de Fusão Multimodal para auxílio a Gestão de Desastres: um estudo de caso com tweets e dados contextuais (2021)
Costa, Thiago Aparecido Gonçalves da; Ueyama, Jó (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: DESASTRES NATURAIS, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ENCHENTES URBANAS, SOFTWARES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
COSTA, Thiago Aparecido Gonçalves da. Explorando uma abordagem de Fusão Multimodal para auxílio a Gestão de Desastres: um estudo de caso com tweets e dados contextuais. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10112021-105635/. Acesso em: 09 set. 2024.
APA
Costa, T. A. G. da. (2021). Explorando uma abordagem de Fusão Multimodal para auxílio a Gestão de Desastres: um estudo de caso com tweets e dados contextuais (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10112021-105635/
NLM
Costa TAG da. Explorando uma abordagem de Fusão Multimodal para auxílio a Gestão de Desastres: um estudo de caso com tweets e dados contextuais [Internet]. 2021 ;[citado 2024 set. 09 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10112021-105635/
Vancouver
Costa TAG da. Explorando uma abordagem de Fusão Multimodal para auxílio a Gestão de Desastres: um estudo de caso com tweets e dados contextuais [Internet]. 2021 ;[citado 2024 set. 09 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10112021-105635/
Artigo de jornal
Tecnologia desenvolvida na USP alerta moradores sobre enchentes em cidade catarinense. [Entrevista à Raquel Vieira] (2019)
Alexandrini, Fábio ; Ueyama, Jó ; Bolduan, Almir
Fonte: Jornal da USP. Unidade: ICMC
Assuntos: MONITORAMENTO, ENCHENTES URBANAS, COMPUTAÇÃO MÓVEL, POLUIÇÃO DA ÁGUA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ALEXANDRINI, Fábio e UEYAMA, Jó e BOLDUAN, Almir. Tecnologia desenvolvida na USP alerta moradores sobre enchentes em cidade catarinense. [Entrevista à Raquel Vieira]. Tradução . Jornal da USP, São Paulo, 2019. , p. 1-3Disponível em: https://jornal.usp.br/ciencias/tecnologia-desenvolvida-na-usp-alerta-moradores-sobre-enchentes-em-cidade-catarinense/. Acesso em: 09 set. 2024.
APA
Alexandrini, F., Ueyama, J., & Bolduan, A. (2019). Tecnologia desenvolvida na USP alerta moradores sobre enchentes em cidade catarinense. [Entrevista à Raquel Vieira]. Jornal da USP, p. 1-3. São Paulo: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://jornal.usp.br/ciencias/tecnologia-desenvolvida-na-usp-alerta-moradores-sobre-enchentes-em-cidade-catarinense/
NLM
Alexandrini F, Ueyama J, Bolduan A. Tecnologia desenvolvida na USP alerta moradores sobre enchentes em cidade catarinense. [Entrevista à Raquel Vieira] [Internet]. Jornal da USP. 2019 ; 1-3.[citado 2024 set. 09 ] Available from: https://jornal.usp.br/ciencias/tecnologia-desenvolvida-na-usp-alerta-moradores-sobre-enchentes-em-cidade-catarinense/
Vancouver
Alexandrini F, Ueyama J, Bolduan A. Tecnologia desenvolvida na USP alerta moradores sobre enchentes em cidade catarinense. [Entrevista à Raquel Vieira] [Internet]. Jornal da USP. 2019 ; 1-3.[citado 2024 set. 09 ] Available from: https://jornal.usp.br/ciencias/tecnologia-desenvolvida-na-usp-alerta-moradores-sobre-enchentes-em-cidade-catarinense/
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
Assuntos: 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: 09 set. 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 set. 09 ] 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 set. 09 ] 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
Fonte: Anais. Nome do evento: Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos - SBRC. Unidade: ICMC
Assuntos: 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: 09 set. 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 set. 09 ] 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 set. 09 ] Available from: http://portaldeconteudo.sbc.org.br/index.php/courb/article/view/2347
Trabalho de evento-anais periodico
A distributed approach to flood prediction using a WSN and ML: a comparative study of ML techniques in a WSN deployed in Brazil (2015)
Furquim, Gustavo; Pessin, Gustavo ; Gomes, Pedro H; Mendiondo, Eduardo Mario; Ueyama, Jó
Fonte: Lecture Notes in Computer Science. Nome do evento: Intelligent Data Engineering and Automated Learning - IDEAL 2015. Unidades: EESC, ICMC
Assuntos: ENCHENTES URBANAS, WIRELESS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
FURQUIM, Gustavo et al. A distributed approach to flood prediction using a WSN and ML: a comparative study of ML techniques in a WSN deployed in Brazil. Lecture Notes in Computer Science. Cham: Springer International Publishing. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-319-24834-9_56. Acesso em: 09 set. 2024. , 2015
APA
Furquim, G., Pessin, G., Gomes, P. H., Mendiondo, E. M., & Ueyama, J. (2015). A distributed approach to flood prediction using a WSN and ML: a comparative study of ML techniques in a WSN deployed in Brazil. Lecture Notes in Computer Science. Cham: Springer International Publishing. doi:10.1007/978-3-319-24834-9_56
NLM
Furquim G, Pessin G, Gomes PH, Mendiondo EM, Ueyama J. A distributed approach to flood prediction using a WSN and ML: a comparative study of ML techniques in a WSN deployed in Brazil [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2015 ;[citado 2024 set. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-319-24834-9_56
Vancouver
Furquim G, Pessin G, Gomes PH, Mendiondo EM, Ueyama J. A distributed approach to flood prediction using a WSN and ML: a comparative study of ML techniques in a WSN deployed in Brazil [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2015 ;[citado 2024 set. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-319-24834-9_56
Trabalho de evento
Proposta metodológica para previsões de enchentes com uso de sistemas colaborativos (2013)
Fava, Maria Clara; Mendiondo, Eduardo Mario; Souza, Vladimir Caramori Borges de; Albuquerque, João Porto de; Ueyama, Jó
Fonte: Anais. Nome do evento: Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos. Unidades: EESC, ICMC
Assuntos: RECURSOS HÍDRICOS, ENCHENTES URBANAS, PREVISÃO DE ENCHENTES URBANAS, SISTEMAS COLABORATIVOS
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ABNT
FAVA, Maria Clara et al. Proposta metodológica para previsões de enchentes com uso de sistemas colaborativos. 2013, Anais.. Bento Gonçalves, RS: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, 2013. Disponível em: http://www.abrh.org.br/SGCv3/UserFiles/Sumarios/598320d0302e7e07fec13fd054123761_94887bee717fd7a7b412de698916beb4.pdf. Acesso em: 09 set. 2024.
APA
Fava, M. C., Mendiondo, E. M., Souza, V. C. B. de, Albuquerque, J. P. de, & Ueyama, J. (2013). Proposta metodológica para previsões de enchentes com uso de sistemas colaborativos. In Anais. Bento Gonçalves, RS: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo. Recuperado de http://www.abrh.org.br/SGCv3/UserFiles/Sumarios/598320d0302e7e07fec13fd054123761_94887bee717fd7a7b412de698916beb4.pdf
NLM
Fava MC, Mendiondo EM, Souza VCB de, Albuquerque JP de, Ueyama J. Proposta metodológica para previsões de enchentes com uso de sistemas colaborativos [Internet]. Anais. 2013 ;[citado 2024 set. 09 ] Available from: http://www.abrh.org.br/SGCv3/UserFiles/Sumarios/598320d0302e7e07fec13fd054123761_94887bee717fd7a7b412de698916beb4.pdf
Vancouver
Fava MC, Mendiondo EM, Souza VCB de, Albuquerque JP de, Ueyama J. Proposta metodológica para previsões de enchentes com uso de sistemas colaborativos [Internet]. Anais. 2013 ;[citado 2024 set. 09 ] Available from: http://www.abrh.org.br/SGCv3/UserFiles/Sumarios/598320d0302e7e07fec13fd054123761_94887bee717fd7a7b412de698916beb4.pdf

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