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Dissertação (Mestrado)
Identificação de parâmetros de máquinas síncronas pelo ensaio de resposta em frequência utilizando rede neural LSTM. (2020)
Schimid, Vitor Annecchini; Nabeta, Silvio Ikuyo (Orientador)
Unidade: EP
Subjects: MÁQUINAS SÍNCRONAS, REDES NEURAIS
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ABNT
SCHIMID, Vitor Annecchini. Identificação de parâmetros de máquinas síncronas pelo ensaio de resposta em frequência utilizando rede neural LSTM. 2020. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3143/tde-13042021-091422/. Acesso em: 18 nov. 2024.
APA
Schimid, V. A. (2020). Identificação de parâmetros de máquinas síncronas pelo ensaio de resposta em frequência utilizando rede neural LSTM. (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3143/tde-13042021-091422/
NLM
Schimid VA. Identificação de parâmetros de máquinas síncronas pelo ensaio de resposta em frequência utilizando rede neural LSTM. [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3143/tde-13042021-091422/
Vancouver
Schimid VA. Identificação de parâmetros de máquinas síncronas pelo ensaio de resposta em frequência utilizando rede neural LSTM. [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3143/tde-13042021-091422/
Dissertação (Mestrado)
Impacto da seleção de atributos no agrupamento de imagens de fraturas vertebrais por compressão (2020)
Candido, Raquel Mariana ; Tinós, Renato (Orientador)
Unidade: FFCLRP
Subjects: FRATURAS, COLUNA VERTEBRAL, IMAGEM POR RESSONÂNCIA MAGNÉTICA, DIAGNÓSTICO, ALGORITMOS GENÉTICOS, REDES NEURAIS, OSTEOPOROSE, METÁSTASE NEOPLÁSICA
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ABNT
CANDIDO, Raquel Mariana. Impacto da seleção de atributos no agrupamento de imagens de fraturas vertebrais por compressão. 2020. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-12022021-140116/. Acesso em: 18 nov. 2024.
APA
Candido, R. M. (2020). Impacto da seleção de atributos no agrupamento de imagens de fraturas vertebrais por compressão (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-12022021-140116/
NLM
Candido RM. Impacto da seleção de atributos no agrupamento de imagens de fraturas vertebrais por compressão [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-12022021-140116/
Vancouver
Candido RM. Impacto da seleção de atributos no agrupamento de imagens de fraturas vertebrais por compressão [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-12022021-140116/
Dissertação (Mestrado)
Clustered Echo State networks for signal denoising and frequency filtering (2020)
Oliveira Junior, Laercio de; Liang, Zhao (Orientador)
Unidade: FFCLRP
Subjects: REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, COMPUTAÇÃO APLICADA, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
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ABNT
OLIVEIRA JUNIOR, Laercio de. Clustered Echo State networks for signal denoising and frequency filtering. 2020. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-28022021-205755/. Acesso em: 18 nov. 2024.
APA
Oliveira Junior, L. de. (2020). Clustered Echo State networks for signal denoising and frequency filtering (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-28022021-205755/
NLM
Oliveira Junior L de. Clustered Echo State networks for signal denoising and frequency filtering [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-28022021-205755/
Vancouver
Oliveira Junior L de. Clustered Echo State networks for signal denoising and frequency filtering [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59143/tde-28022021-205755/
Dissertação (Mestrado)
Vector representation of texts applied to prediction models (2020)
Stern, Deborah Bassi; Izbicki, Rafael (Orientador)
Unidade: ICMC/UFSCar
Subjects: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, REDES NEURAIS, PREDIÇÃO, SINTAXE E SEMÂNTICA DA LINGUAGEM NATURAL, SEMÂNTICA DA PALAVRA, ESTATÍSTICA DESCRITIVA
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ABNT
STERN, Deborah Bassi. Vector representation of texts applied to prediction models. 2020. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-10062020-102333/. Acesso em: 18 nov. 2024.
APA
Stern, D. B. (2020). Vector representation of texts applied to prediction models (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-10062020-102333/
NLM
Stern DB. Vector representation of texts applied to prediction models [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-10062020-102333/
Vancouver
Stern DB. Vector representation of texts applied to prediction models [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-10062020-102333/
Trabalho de evento-resumo
Avaliação de qualidade de refeição por aprendizado de máquina (2020)
Duo Cardella, Giulia; Okamoto Junior, Jun
Source: SIICUSP 2020 : resumos. Conference titles: Simpósio Internacional de Iniciação Científica e Tecnológica da Universidade de São Paulo - SIICUSP. Unidade: STI
Subjects: REFEIÇÕES, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, REDES NEURAIS, COMPUTAÇÃO EM NUVEM
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ABNT
DUO CARDELLA, Giulia e OKAMOTO JUNIOR, Jun. Avaliação de qualidade de refeição por aprendizado de máquina. 2020, Anais.. Sao Paulo: Universidade de São Paulo - USP, 2020. Disponível em: https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210. Acesso em: 18 nov. 2024.
APA
Duo Cardella, G., & Okamoto Junior, J. (2020). Avaliação de qualidade de refeição por aprendizado de máquina. In SIICUSP 2020 : resumos. Sao Paulo: Universidade de São Paulo - USP. Recuperado de https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210
NLM
Duo Cardella G, Okamoto Junior J. Avaliação de qualidade de refeição por aprendizado de máquina [Internet]. SIICUSP 2020 : resumos. 2020 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210
Vancouver
Duo Cardella G, Okamoto Junior J. Avaliação de qualidade de refeição por aprendizado de máquina [Internet]. SIICUSP 2020 : resumos. 2020 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210
Trabalho de evento
Shape classification using randomized neural network descriptors Extracted from the Fourier Spectrum (2020)
Sá Junior, Jarbas Joaci de Mesquita; Backes, André R.; Bruno, Odemir Martinez
Source: Proceedings. Conference titles: International Conference on Systems, Signals and Image Processing - IWSSIP. Unidade: IFSC
Subjects: ANÁLISE DE FOURIER, REDES NEURAIS
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ABNT
SÁ JUNIOR, Jarbas Joaci de Mesquita e BACKES, André R. e BRUNO, Odemir Martinez. Shape classification using randomized neural network descriptors Extracted from the Fourier Spectrum. 2020, Anais.. Piscataway: Institute of Electrical and Electronic Engineers - IEEE, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IWSSIP48289.2020.9145428. Acesso em: 18 nov. 2024.
APA
Sá Junior, J. J. de M., Backes, A. R., & Bruno, O. M. (2020). Shape classification using randomized neural network descriptors Extracted from the Fourier Spectrum. In Proceedings. Piscataway: Institute of Electrical and Electronic Engineers - IEEE. doi:10.1109/IWSSIP48289.2020.9145428
NLM
Sá Junior JJ de M, Backes AR, Bruno OM. Shape classification using randomized neural network descriptors Extracted from the Fourier Spectrum [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IWSSIP48289.2020.9145428
Vancouver
Sá Junior JJ de M, Backes AR, Bruno OM. Shape classification using randomized neural network descriptors Extracted from the Fourier Spectrum [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IWSSIP48289.2020.9145428
Artigo de periodico
Antigenicity prediction and vaccine recommendation of human influenza virus A (H3N2) using convolutional neural networks (2020)
Lee, Eva K; Tian, Haozheng; Nakaya, Helder Takashi Imoto
Source: Human Vaccines & Immunotherapeutics. Unidade: FCF
Subjects: INFLUENZA, VACINAS, REDES NEURAIS
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ABNT
LEE, Eva K e TIAN, Haozheng e NAKAYA, Helder Takashi Imoto. Antigenicity prediction and vaccine recommendation of human influenza virus A (H3N2) using convolutional neural networks. Human Vaccines & Immunotherapeutics, v. 16, n. 11, p. 2690–2708, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/21645515.2020.1734397. Acesso em: 18 nov. 2024.
APA
Lee, E. K., Tian, H., & Nakaya, H. T. I. (2020). Antigenicity prediction and vaccine recommendation of human influenza virus A (H3N2) using convolutional neural networks. Human Vaccines & Immunotherapeutics, 16( 11), 2690–2708. doi:10.1080/21645515.2020.1734397
NLM
Lee EK, Tian H, Nakaya HTI. Antigenicity prediction and vaccine recommendation of human influenza virus A (H3N2) using convolutional neural networks [Internet]. Human Vaccines & Immunotherapeutics. 2020 ; 16( 11): 2690–2708.[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1080/21645515.2020.1734397
Vancouver
Lee EK, Tian H, Nakaya HTI. Antigenicity prediction and vaccine recommendation of human influenza virus A (H3N2) using convolutional neural networks [Internet]. Human Vaccines & Immunotherapeutics. 2020 ; 16( 11): 2690–2708.[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1080/21645515.2020.1734397
Artigo de periodico
Prediction of Pressure-Discharge Curves of Trapezoidal Labyrinth Channels from Nonlinear Regression and Artificial Neural Networks (2020)
Lavanholi, Rogerio ; Camargo, Antonio Pires de ; Bombardelli, Wagner Wilson Avila ; Frizzone, Jose Antonio ; Ait-Mouheb, Nassim ; Silva, Eric Alberto da; Oliveira, Fabricio Correia de
Source: Journal of Irrigation and Drainage Engineering. Unidades: ESALQ, IPEN
Subjects: CANAIS DE IRRIGAÇÃO, CURVAS E SUPERFÍCIES (GEOMETRIA E MODELAGEM COMPUTACIONAL), IRRIGAÇÃO POR GOTEJAMENTO, MODELOS NÃO LINEARES, PERDA DE CARGA, REDES NEURAIS
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ABNT
LAVANHOLI, Rogerio et al. Prediction of Pressure-Discharge Curves of Trapezoidal Labyrinth Channels from Nonlinear Regression and Artificial Neural Networks. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, v. 146, n. 8, p. 1-10, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1061/(ASCE)IR.1943-4774.0001485. Acesso em: 18 nov. 2024.
APA
Lavanholi, R., Camargo, A. P. de, Bombardelli, W. W. A., Frizzone, J. A., Ait-Mouheb, N., Silva, E. A. da, & Oliveira, F. C. de. (2020). Prediction of Pressure-Discharge Curves of Trapezoidal Labyrinth Channels from Nonlinear Regression and Artificial Neural Networks. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 146( 8), 1-10. doi:10.1061/(ASCE)IR.1943-4774.0001485
NLM
Lavanholi R, Camargo AP de, Bombardelli WWA, Frizzone JA, Ait-Mouheb N, Silva EA da, Oliveira FC de. Prediction of Pressure-Discharge Curves of Trapezoidal Labyrinth Channels from Nonlinear Regression and Artificial Neural Networks [Internet]. Journal of Irrigation and Drainage Engineering. 2020 ; 146( 8): 1-10.[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1061/(ASCE)IR.1943-4774.0001485
Vancouver
Lavanholi R, Camargo AP de, Bombardelli WWA, Frizzone JA, Ait-Mouheb N, Silva EA da, Oliveira FC de. Prediction of Pressure-Discharge Curves of Trapezoidal Labyrinth Channels from Nonlinear Regression and Artificial Neural Networks [Internet]. Journal of Irrigation and Drainage Engineering. 2020 ; 146( 8): 1-10.[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1061/(ASCE)IR.1943-4774.0001485
Dissertação (Mestrado)
Aprendizado por reforço profundo para navegação visual semântica com memória (2020)
Santos, Iury Batista de Andrade; Romero, Roseli Aparecida Francelin (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: ROBÓTICA, ROBÔS, VISÃO COMPUTACIONAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, INTERAÇÃO HOMEM-MÁQUINA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SANTOS, Iury Batista de Andrade. Aprendizado por reforço profundo para navegação visual semântica com memória. 2020. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16122020-164714/. Acesso em: 18 nov. 2024.
APA
Santos, I. B. de A. (2020). Aprendizado por reforço profundo para navegação visual semântica com memória (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16122020-164714/
NLM
Santos IB de A. Aprendizado por reforço profundo para navegação visual semântica com memória [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16122020-164714/
Vancouver
Santos IB de A. Aprendizado por reforço profundo para navegação visual semântica com memória [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-16122020-164714/
Dissertação (Mestrado)
Estudo da aplicação de técnicas de inversão e de redes neurais artificiais no monitoramento de aerossóis por Lidar. (2020)
Peters, Steffany Rincon; Guardani, Roberto (Orientador) ; Lopes, Fábio Juliano da Silva (coorient)
Unidade: EP
Subjects: AEROSSOL, ALGORITMOS, REDES NEURAIS, SENSORIAMENTO REMOTO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PETERS, Steffany Rincon. Estudo da aplicação de técnicas de inversão e de redes neurais artificiais no monitoramento de aerossóis por Lidar. 2020. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3137/tde-02052021-082233/. Acesso em: 18 nov. 2024.
APA
Peters, S. R. (2020). Estudo da aplicação de técnicas de inversão e de redes neurais artificiais no monitoramento de aerossóis por Lidar. (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3137/tde-02052021-082233/
NLM
Peters SR. Estudo da aplicação de técnicas de inversão e de redes neurais artificiais no monitoramento de aerossóis por Lidar. [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3137/tde-02052021-082233/
Vancouver
Peters SR. Estudo da aplicação de técnicas de inversão e de redes neurais artificiais no monitoramento de aerossóis por Lidar. [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3137/tde-02052021-082233/
Artigo de periodico
DECAF: deep case-based policy inference for knowledge transfer in reinforcement learning (2020)
Glatt, Ruben; Silva, Felipe Leno da ; Bianchi, Reinaldo Augusto da Costa ; Costa, Anna Helena Reali
Source: Expert Systems with Applications. Unidade: EP
Subjects: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
GLATT, Ruben et al. DECAF: deep case-based policy inference for knowledge transfer in reinforcement learning. Expert Systems with Applications, v. 156, p. 113420, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2020.113420. Acesso em: 18 nov. 2024.
APA
Glatt, R., Silva, F. L. da, Bianchi, R. A. da C., & Costa, A. H. R. (2020). DECAF: deep case-based policy inference for knowledge transfer in reinforcement learning. Expert Systems with Applications, 156, 113420. doi:10.1016/j.eswa.2020.113420
NLM
Glatt R, Silva FL da, Bianchi RA da C, Costa AHR. DECAF: deep case-based policy inference for knowledge transfer in reinforcement learning [Internet]. Expert Systems with Applications. 2020 ; 156 113420.[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2020.113420
Vancouver
Glatt R, Silva FL da, Bianchi RA da C, Costa AHR. DECAF: deep case-based policy inference for knowledge transfer in reinforcement learning [Internet]. Expert Systems with Applications. 2020 ; 156 113420.[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2020.113420
Trabalho de evento-resumo
Influence of topology on the dynamics of in silico ecosystems with non-hierarchical competition (2020)
Miranda, Gisele H. B.; Baetens, Jan M.; Daly, Aisling J.; Bruno, Odemir Martinez ; Baets, Bernard De
Source: Abstract book. Conference titles: International Conference on Cellular Automata for Research and Industry - ACRI. Unidade: IFSC
Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MIRANDA, Gisele H. B. et al. Influence of topology on the dynamics of in silico ecosystems with non-hierarchical competition. 2020, Anais.. Lodz: University of Lodz, 2020. Disponível em: http://acri2020.uni.lodz.pl/files/ACRI_2020_abstract_book.pdf. Acesso em: 18 nov. 2024.
APA
Miranda, G. H. B., Baetens, J. M., Daly, A. J., Bruno, O. M., & Baets, B. D. (2020). Influence of topology on the dynamics of in silico ecosystems with non-hierarchical competition. In Abstract book. Lodz: University of Lodz. Recuperado de http://acri2020.uni.lodz.pl/files/ACRI_2020_abstract_book.pdf
NLM
Miranda GHB, Baetens JM, Daly AJ, Bruno OM, Baets BD. Influence of topology on the dynamics of in silico ecosystems with non-hierarchical competition [Internet]. Abstract book. 2020 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: http://acri2020.uni.lodz.pl/files/ACRI_2020_abstract_book.pdf
Vancouver
Miranda GHB, Baetens JM, Daly AJ, Bruno OM, Baets BD. Influence of topology on the dynamics of in silico ecosystems with non-hierarchical competition [Internet]. Abstract book. 2020 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: http://acri2020.uni.lodz.pl/files/ACRI_2020_abstract_book.pdf
Artigo de periodico
Improving genomic prediction accuracy for meat tenderness in Nellore cattle using artificial neural networks (2020)
Lopes, Fernando Brito; Magnabosco, Cláudio U.; Passafaro, Tiago L.; Brunes, Ludmilla Costa ; Costa, Marcos F. O.; Eifert, Eduardo C.; Narciso, Marcelo G.; Rosa, Guilherme J. M.; Lôbo, Raysildo Barbosa ; Baldi, Fernando
Source: Journal of Animal Breeding and Genetics. Unidade: FMRP
Subjects: BOVINOCULTURA, CRIAÇÃO ANIMAL, REDES NEURAIS, SELEÇÃO GENÉTICA, CARNES E DERIVADOS, GADO ZEBU, GADO NELORE
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LOPES, Fernando Brito et al. Improving genomic prediction accuracy for meat tenderness in Nellore cattle using artificial neural networks. Journal of Animal Breeding and Genetics, v. 137, n. 5, p. 438-448, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1111/jbg.12468. Acesso em: 18 nov. 2024.
APA
Lopes, F. B., Magnabosco, C. U., Passafaro, T. L., Brunes, L. C., Costa, M. F. O., Eifert, E. C., et al. (2020). Improving genomic prediction accuracy for meat tenderness in Nellore cattle using artificial neural networks. Journal of Animal Breeding and Genetics, 137( 5), 438-448. doi:10.1111/jbg.12468
NLM
Lopes FB, Magnabosco CU, Passafaro TL, Brunes LC, Costa MFO, Eifert EC, Narciso MG, Rosa GJM, Lôbo RB, Baldi F. Improving genomic prediction accuracy for meat tenderness in Nellore cattle using artificial neural networks [Internet]. Journal of Animal Breeding and Genetics. 2020 ; 137( 5): 438-448.[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1111/jbg.12468
Vancouver
Lopes FB, Magnabosco CU, Passafaro TL, Brunes LC, Costa MFO, Eifert EC, Narciso MG, Rosa GJM, Lôbo RB, Baldi F. Improving genomic prediction accuracy for meat tenderness in Nellore cattle using artificial neural networks [Internet]. Journal of Animal Breeding and Genetics. 2020 ; 137( 5): 438-448.[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1111/jbg.12468
Trabalho de evento
High impedance fault detection in distribution systems: an approach based on fourier transform and artificial neural networks (2020)
Souza, Jonas Villela de; Lopes, Gabriela Nunes; Vieira Júnior, José Carlos de Melo ; Asada, Eduardo Nobuhiro
Source: Proceedings. Conference titles: Workshop on Communication Networks and Power Systems. Unidade: EESC
Subjects: ENGENHARIA ELÉTRICA, IMPEDÂNCIA ELÉTRICA, DISTRIBUIÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SOUZA, Jonas Villela de et al. High impedance fault detection in distribution systems: an approach based on fourier transform and artificial neural networks. 2020, Anais.. Piscataway, NJ: IEEE, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.1109/WCNPS50723.2020.9263766. Acesso em: 18 nov. 2024.
APA
Souza, J. V. de, Lopes, G. N., Vieira Júnior, J. C. de M., & Asada, E. N. (2020). High impedance fault detection in distribution systems: an approach based on fourier transform and artificial neural networks. In Proceedings. Piscataway, NJ: IEEE. doi:10.1109/WCNPS50723.2020.9263766
NLM
Souza JV de, Lopes GN, Vieira Júnior JC de M, Asada EN. High impedance fault detection in distribution systems: an approach based on fourier transform and artificial neural networks [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1109/WCNPS50723.2020.9263766
Vancouver
Souza JV de, Lopes GN, Vieira Júnior JC de M, Asada EN. High impedance fault detection in distribution systems: an approach based on fourier transform and artificial neural networks [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1109/WCNPS50723.2020.9263766
Trabalho de evento
Features transfer learning for image and video recognition tasks (2020)
Santos, Fernando Pereira dos ; Ponti, Moacir Antonelli
Source: Anais estendidos. Conference titles: Conference on Graphics, Patterns and Images - SIBGRAPI. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SANTOS, Fernando Pereira dos e PONTI, Moacir Antonelli. Features transfer learning for image and video recognition tasks. 2020, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2020. Disponível em: https://sol.sbc.org.br/index.php/sibgrapi_estendido/article/view/12980. Acesso em: 18 nov. 2024.
APA
Santos, F. P. dos, & Ponti, M. A. (2020). Features transfer learning for image and video recognition tasks. In Anais estendidos. Porto Alegre: SBC. Recuperado de https://sol.sbc.org.br/index.php/sibgrapi_estendido/article/view/12980
NLM
Santos FP dos, Ponti MA. Features transfer learning for image and video recognition tasks [Internet]. Anais estendidos. 2020 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://sol.sbc.org.br/index.php/sibgrapi_estendido/article/view/12980
Vancouver
Santos FP dos, Ponti MA. Features transfer learning for image and video recognition tasks [Internet]. Anais estendidos. 2020 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://sol.sbc.org.br/index.php/sibgrapi_estendido/article/view/12980
Relatorio tecnico
Predição do movimento do índice Ibovespa a partir de notícias (2020)
Barbosa, Bruno Aparecido; Marcacini, Ricardo Marcondes ; Rezende, Solange Oliveira
Unidade: ICMC
Subjects: MERCADO FINANCEIRO, REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, NOTÍCIA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BARBOSA, Bruno Aparecido e MARCACINI, Ricardo Marcondes e REZENDE, Solange Oliveira. Predição do movimento do índice Ibovespa a partir de notícias. . São Carlos: ICMC-USP. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/6a966d56-f642-4651-b3f3-b2973ef3f288/RT%20432.pdf. Acesso em: 18 nov. 2024. , 2020
APA
Barbosa, B. A., Marcacini, R. M., & Rezende, S. O. (2020). Predição do movimento do índice Ibovespa a partir de notícias. São Carlos: ICMC-USP. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/6a966d56-f642-4651-b3f3-b2973ef3f288/RT%20432.pdf
NLM
Barbosa BA, Marcacini RM, Rezende SO. Predição do movimento do índice Ibovespa a partir de notícias [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/6a966d56-f642-4651-b3f3-b2973ef3f288/RT%20432.pdf
Vancouver
Barbosa BA, Marcacini RM, Rezende SO. Predição do movimento do índice Ibovespa a partir de notícias [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/6a966d56-f642-4651-b3f3-b2973ef3f288/RT%20432.pdf
Artigo de periodico
The influence of training sample size on the accuracy of deep learning models for the prediction of soil properties with near-infrared spectroscopy data (2020)
Ng, Wartini; Minasny, Budiman; Mendes, Wanderson de Sousa ; Demattê, Jose Alexandre Melo
Source: Soil. Unidade: ESALQ
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ESPECTROSCOPIA INFRAVERMELHA, MODELOS MATEMÁTICOS, REDES NEURAIS, SOLOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
NG, Wartini et al. The influence of training sample size on the accuracy of deep learning models for the prediction of soil properties with near-infrared spectroscopy data. Soil, v. 6, n. 2, p. 565-578, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.5194/soil-6-565-2020. Acesso em: 18 nov. 2024.
APA
Ng, W., Minasny, B., Mendes, W. de S., & Demattê, J. A. M. (2020). The influence of training sample size on the accuracy of deep learning models for the prediction of soil properties with near-infrared spectroscopy data. Soil, 6( 2), 565-578. doi:10.5194/soil-6-565-2020
NLM
Ng W, Minasny B, Mendes W de S, Demattê JAM. The influence of training sample size on the accuracy of deep learning models for the prediction of soil properties with near-infrared spectroscopy data [Internet]. Soil. 2020 ; 6( 2): 565-578.[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.5194/soil-6-565-2020
Vancouver
Ng W, Minasny B, Mendes W de S, Demattê JAM. The influence of training sample size on the accuracy of deep learning models for the prediction of soil properties with near-infrared spectroscopy data [Internet]. Soil. 2020 ; 6( 2): 565-578.[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.5194/soil-6-565-2020
Artigo de periodico
Learning image features with fewer labels using a semi-supervised deep convolutional network (2020)
Santos, Fernando Pereira dos ; Zor, Cemre ; Kittler, Josef ; Ponti, Moacir Antonelli
Source: Neural Networks. Unidade: ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES
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ABNT
SANTOS, Fernando Pereira dos et al. Learning image features with fewer labels using a semi-supervised deep convolutional network. Neural Networks, v. 132, p. 131-143, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2020.08.016. Acesso em: 18 nov. 2024.
APA
Santos, F. P. dos, Zor, C., Kittler, J., & Ponti, M. A. (2020). Learning image features with fewer labels using a semi-supervised deep convolutional network. Neural Networks, 132, 131-143. doi:10.1016/j.neunet.2020.08.016
NLM
Santos FP dos, Zor C, Kittler J, Ponti MA. Learning image features with fewer labels using a semi-supervised deep convolutional network [Internet]. Neural Networks. 2020 ; 132 131-143.[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2020.08.016
Vancouver
Santos FP dos, Zor C, Kittler J, Ponti MA. Learning image features with fewer labels using a semi-supervised deep convolutional network [Internet]. Neural Networks. 2020 ; 132 131-143.[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2020.08.016
Trabalho de evento
Augmentation techniques for sequential clinical data to improve deep learning prediction techniques (2020)
Florez, Alexander Ylnner Choquenaira; Scabora, Lucas de Carvalho ; Amer-Yahia, Sihem ; Rodrigues Junior, José Fernando
Source: Proceedings. Conference titles: IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems - CBMS. Unidade: ICMC
Subjects: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BANCO DE DADOS, PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS), TECNOLOGIAS DA SAÚDE, PROGNÓSTICO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
FLOREZ, Alexander Ylnner Choquenaira et al. Augmentation techniques for sequential clinical data to improve deep learning prediction techniques. 2020, Anais.. Los Alamitos: IEEE, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.1109/CBMS49503.2020.00118. Acesso em: 18 nov. 2024.
APA
Florez, A. Y. C., Scabora, L. de C., Amer-Yahia, S., & Rodrigues Junior, J. F. (2020). Augmentation techniques for sequential clinical data to improve deep learning prediction techniques. In Proceedings. Los Alamitos: IEEE. doi:10.1109/CBMS49503.2020.00118
NLM
Florez AYC, Scabora L de C, Amer-Yahia S, Rodrigues Junior JF. Augmentation techniques for sequential clinical data to improve deep learning prediction techniques [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS49503.2020.00118
Vancouver
Florez AYC, Scabora L de C, Amer-Yahia S, Rodrigues Junior JF. Augmentation techniques for sequential clinical data to improve deep learning prediction techniques [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1109/CBMS49503.2020.00118
Trabalho de evento
Use of convolutional neural networks for detection and segmentation of pulmonary nodules in computed tomography images (2020)
Saraiva, Aratã Andrade ; Lopes, Luciano ; Pimentel, Pedro Mateus Cunha ; Sousa, Jose Vigno Moura ; Ferreira, N. M. Fonseca ; Batista Neto, João do Espírito Santo ; Soares, Salviano ; Valente, Antônio
Source: Proceedings. Conference titles: International Joint Conference on Biomedical Engineering Systems and Technologies - BIOSTEC. Unidade: ICMC
Subjects: REDES NEURAIS, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, TOMOGRAFIA COMPUTADORIZADA DE EMISSÃO, DIAGNÓSTICO POR COMPUTADOR, NEOPLASIAS PULMONARES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SARAIVA, Aratã Andrade et al. Use of convolutional neural networks for detection and segmentation of pulmonary nodules in computed tomography images. 2020, Anais.. Lisboa: SciTePress, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.5220/0009178902920297. Acesso em: 18 nov. 2024.
APA
Saraiva, A. A., Lopes, L., Pimentel, P. M. C., Sousa, J. V. M., Ferreira, N. M. F., Batista Neto, J. do E. S., et al. (2020). Use of convolutional neural networks for detection and segmentation of pulmonary nodules in computed tomography images. In Proceedings. Lisboa: SciTePress. doi:10.5220/0009178902920297
NLM
Saraiva AA, Lopes L, Pimentel PMC, Sousa JVM, Ferreira NMF, Batista Neto J do ES, Soares S, Valente A. Use of convolutional neural networks for detection and segmentation of pulmonary nodules in computed tomography images [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.5220/0009178902920297
Vancouver
Saraiva AA, Lopes L, Pimentel PMC, Sousa JVM, Ferreira NMF, Batista Neto J do ES, Soares S, Valente A. Use of convolutional neural networks for detection and segmentation of pulmonary nodules in computed tomography images [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 nov. 18 ] Available from: https://doi.org/10.5220/0009178902920297

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