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Dissertação (Mestrado)
A neural network-aided microwave sensing approach for qualitative and quantitative analysis of adulteration in extra virgin olive oil (2024)
Alarcon, Júlio Cesar Picolo; Borges, Ben-Hur Viana (Orientador)
Unidade: EESC
Assuntos: REDES NEURAIS, ESPECTROSCOPIA, DIELÉTRICOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, TECNOLOGIA DE MICRO-ONDAS, AZEITE
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ABNT
ALARCON, Júlio Cesar Picolo. A neural network-aided microwave sensing approach for qualitative and quantitative analysis of adulteration in extra virgin olive oil. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18155/tde-09092024-101534/. Acesso em: 06 nov. 2024.
APA
Alarcon, J. C. P. (2024). A neural network-aided microwave sensing approach for qualitative and quantitative analysis of adulteration in extra virgin olive oil (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18155/tde-09092024-101534/
NLM
Alarcon JCP. A neural network-aided microwave sensing approach for qualitative and quantitative analysis of adulteration in extra virgin olive oil [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18155/tde-09092024-101534/
Vancouver
Alarcon JCP. A neural network-aided microwave sensing approach for qualitative and quantitative analysis of adulteration in extra virgin olive oil [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18155/tde-09092024-101534/
Tese (Doutorado)
Bayesian network quantization method and structural learning (2024)
Ribeiro, Rafael Rodrigues Mendes; Maciel, Carlos Dias (Orientador)
Unidade: EESC
Assuntos: ALGORITMOS, REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, INFERÊNCIA BAYESIANA
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ABNT
RIBEIRO, Rafael Rodrigues Mendes. Bayesian network quantization method and structural learning. 2024. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-08032024-101119/. Acesso em: 06 nov. 2024.
APA
Ribeiro, R. R. M. (2024). Bayesian network quantization method and structural learning (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-08032024-101119/
NLM
Ribeiro RRM. Bayesian network quantization method and structural learning [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-08032024-101119/
Vancouver
Ribeiro RRM. Bayesian network quantization method and structural learning [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-08032024-101119/
Trabalho de evento
Machine learning techniques for improving multiclass anomaly detection on conveyor belts (2024)
Matos, Saulo Neves ; Coletti, Otavio Ferracioli ; Zimmer, Rafael; Ugucioni Filho, Fernando; Carvalho, Ricardo C. C. L. de; Silva, Victor Rodrigues da; Franco, Jorge Luiz; Pinto, Thomas Vargas Barsante e ; Barros, Luiz Guilherme Dias de ; Ranieri, Caetano Mazzoni ; Lopes, Bruno Eduardo; Silva, Diego Furtado ; Ueyama, Jó ; Pessin, Gustavo
Fonte: Proceedings. Nome do evento: IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference - I2MTC. Unidades: ICMC, EESC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, MANUTENÇÃO PREDITIVA, TRANSPORTADORES DE CORREIA
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ABNT
MATOS, Saulo Neves et al. Machine learning techniques for improving multiclass anomaly detection on conveyor belts. 2024, Anais.. Piscataway: IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/I2MTC60896.2024.10561167. Acesso em: 06 nov. 2024.
APA
Matos, S. N., Coletti, O. F., Zimmer, R., Ugucioni Filho, F., Carvalho, R. C. C. L. de, Silva, V. R. da, et al. (2024). Machine learning techniques for improving multiclass anomaly detection on conveyor belts. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/I2MTC60896.2024.10561167
NLM
Matos SN, Coletti OF, Zimmer R, Ugucioni Filho F, Carvalho RCCL de, Silva VR da, Franco JL, Pinto TVB e, Barros LGD de, Ranieri CM, Lopes BE, Silva DF, Ueyama J, Pessin G. Machine learning techniques for improving multiclass anomaly detection on conveyor belts [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1109/I2MTC60896.2024.10561167
Vancouver
Matos SN, Coletti OF, Zimmer R, Ugucioni Filho F, Carvalho RCCL de, Silva VR da, Franco JL, Pinto TVB e, Barros LGD de, Ranieri CM, Lopes BE, Silva DF, Ueyama J, Pessin G. Machine learning techniques for improving multiclass anomaly detection on conveyor belts [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1109/I2MTC60896.2024.10561167
Artigo de periodico
Structural damage classification in composite materials using the Wigner-Ville distribution and convolutional neural networks (2024)
Monson, Paulo Monteiro de Carvalho; Conceição Junior, Pedro de Oliveira; Dotto, Fabio Romano Lofrano; Aguiar, Paulo Roberto de; Rodrigues, Alessandro Roger ; David, Gabriel Augusto
Fonte: Materials Letters. Unidade: EESC
Assuntos: REDES NEURAIS, MATERIAIS COMPÓSITOS, FADIGA DOS MATERIAIS, APRENDIZAGEM PROFUNDA, ENGENHARIA MECÂNICA
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ABNT
MONSON, Paulo Monteiro de Carvalho et al. Structural damage classification in composite materials using the Wigner-Ville distribution and convolutional neural networks. Materials Letters, v. 369, p. 1-4, 2024Tradução . . Disponível em: http://dx.doi.org/10.1016/j.matlet.2024.136734. Acesso em: 06 nov. 2024.
APA
Monson, P. M. de C., Conceição Junior, P. de O., Dotto, F. R. L., Aguiar, P. R. de, Rodrigues, A. R., & David, G. A. (2024). Structural damage classification in composite materials using the Wigner-Ville distribution and convolutional neural networks. Materials Letters, 369, 1-4. doi:10.1016/j.matlet.2024.136734
NLM
Monson PM de C, Conceição Junior P de O, Dotto FRL, Aguiar PR de, Rodrigues AR, David GA. Structural damage classification in composite materials using the Wigner-Ville distribution and convolutional neural networks [Internet]. Materials Letters. 2024 ; 369 1-4.[citado 2024 nov. 06 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.matlet.2024.136734
Vancouver
Monson PM de C, Conceição Junior P de O, Dotto FRL, Aguiar PR de, Rodrigues AR, David GA. Structural damage classification in composite materials using the Wigner-Ville distribution and convolutional neural networks [Internet]. Materials Letters. 2024 ; 369 1-4.[citado 2024 nov. 06 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1016/j.matlet.2024.136734
Artigo de periodico
Artifcial neural networks for PIO events classifcation comparing diferent data collection procedures (2024)
Bruschi, Adriano Ghigiarelli; Drewiacki, Daniel; Bidinotto, Jorge Henrique
Fonte: Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering. Unidade: EESC
Assuntos: VOO (ENGENHARIA AERONÁUTICA), VOO (ENGENHARIA AERONÁUTICA), REDES NEURAIS, ENGENHARIA AERONÁUTICA
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ABNT
BRUSCHI, Adriano Ghigiarelli e DREWIACKI, Daniel e BIDINOTTO, Jorge Henrique. Artifcial neural networks for PIO events classifcation comparing diferent data collection procedures. Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering, v. 46, p. 1-10, 2024Tradução . . Disponível em: https://dx.doi.org/10.1007/s40430-024-05070-y. Acesso em: 06 nov. 2024.
APA
Bruschi, A. G., Drewiacki, D., & Bidinotto, J. H. (2024). Artifcial neural networks for PIO events classifcation comparing diferent data collection procedures. Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering, 46, 1-10. doi:10.1007/s40430-024-05070-y
NLM
Bruschi AG, Drewiacki D, Bidinotto JH. Artifcial neural networks for PIO events classifcation comparing diferent data collection procedures [Internet]. Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering. 2024 ; 46 1-10.[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://dx.doi.org/10.1007/s40430-024-05070-y
Vancouver
Bruschi AG, Drewiacki D, Bidinotto JH. Artifcial neural networks for PIO events classifcation comparing diferent data collection procedures [Internet]. Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering. 2024 ; 46 1-10.[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://dx.doi.org/10.1007/s40430-024-05070-y
Artigo de periodico
Robust and intelligent control of quadrotors subject to wind gusts (2024)
Simplício, Paulo Victor Galvão; Benevides, João Roberto Soares; Inoue, Roberto Santos; Terra, Marco Henrique
Fonte: IET Control Theory & Applications. Unidade: EESC
Assuntos: AERONAVES QUADRIMOTORAS, REDES NEURAIS, ENGENHARIA ELÉTRICA
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ABNT
SIMPLÍCIO, Paulo Victor Galvão et al. Robust and intelligent control of quadrotors subject to wind gusts. IET Control Theory & Applications, p. 1-18, 2024Tradução . . Disponível em: http://dx.doi.org/10.1049/cth2.12615. Acesso em: 06 nov. 2024.
APA
Simplício, P. V. G., Benevides, J. R. S., Inoue, R. S., & Terra, M. H. (2024). Robust and intelligent control of quadrotors subject to wind gusts. IET Control Theory & Applications, 1-18. doi:10.1049/cth2.12615
NLM
Simplício PVG, Benevides JRS, Inoue RS, Terra MH. Robust and intelligent control of quadrotors subject to wind gusts [Internet]. IET Control Theory & Applications. 2024 ; 1-18.[citado 2024 nov. 06 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1049/cth2.12615
Vancouver
Simplício PVG, Benevides JRS, Inoue RS, Terra MH. Robust and intelligent control of quadrotors subject to wind gusts [Internet]. IET Control Theory & Applications. 2024 ; 1-18.[citado 2024 nov. 06 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1049/cth2.12615
Artigo de periodico
Improving pluvial flood mapping resolution of large coarse models with deep learning (2024)
Lago, César Ambrogi Ferreira do; Brasil, José Artur Teixeira; Gomes Junior, Marcus Nóbrega; Mendiondo, Eduardo Mario ; Giacomoni, Marcio Hofheinz
Fonte: Hydrological Sciences Journal. Unidade: EESC
Assuntos: APRENDIZAGEM PROFUNDA, HIDRODINÂMICA, REDES NEURAIS, ENGENHARIA ELÉTRICA
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ABNT
LAGO, César Ambrogi Ferreira do et al. Improving pluvial flood mapping resolution of large coarse models with deep learning. Hydrological Sciences Journal, v. 69, n. 5, p. 607-621, 2024Tradução . . Disponível em: http://dx.doi.org/10.1080/02626667.2024.2329268. Acesso em: 06 nov. 2024.
APA
Lago, C. A. F. do, Brasil, J. A. T., Gomes Junior, M. N., Mendiondo, E. M., & Giacomoni, M. H. (2024). Improving pluvial flood mapping resolution of large coarse models with deep learning. Hydrological Sciences Journal, 69( 5), 607-621. doi:10.1080/02626667.2024.2329268
NLM
Lago CAF do, Brasil JAT, Gomes Junior MN, Mendiondo EM, Giacomoni MH. Improving pluvial flood mapping resolution of large coarse models with deep learning [Internet]. Hydrological Sciences Journal. 2024 ; 69( 5): 607-621.[citado 2024 nov. 06 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1080/02626667.2024.2329268
Vancouver
Lago CAF do, Brasil JAT, Gomes Junior MN, Mendiondo EM, Giacomoni MH. Improving pluvial flood mapping resolution of large coarse models with deep learning [Internet]. Hydrological Sciences Journal. 2024 ; 69( 5): 607-621.[citado 2024 nov. 06 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1080/02626667.2024.2329268
Artigo de periodico
Identification and quantification of common adulterants in extra virgin olive oil using microwave dielectric spectroscopy aided by feedforward neural networks (2024)
Alarcon, Julio C. P.; Souza, Mateus Isaac de Oliveira; Pepino, Vinicius Marrara ; Borges, Ben-Hur Viana
Fonte: IEEE Sensors Journal. Unidade: EESC
Assuntos: REDES NEURAIS, ESPECTROSCOPIA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, AZEITE, ENGENHARIA ELÉTRICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ALARCON, Julio C. P. et al. Identification and quantification of common adulterants in extra virgin olive oil using microwave dielectric spectroscopy aided by feedforward neural networks. IEEE Sensors Journal, p. 1-11, 2024Tradução . . Disponível em: http://dx.doi.org/10.1109/JSEN.2024.3448221. Acesso em: 06 nov. 2024.
APA
Alarcon, J. C. P., Souza, M. I. de O., Pepino, V. M., & Borges, B. -H. V. (2024). Identification and quantification of common adulterants in extra virgin olive oil using microwave dielectric spectroscopy aided by feedforward neural networks. IEEE Sensors Journal, 1-11. doi:10.1109/JSEN.2024.3448221
NLM
Alarcon JCP, Souza MI de O, Pepino VM, Borges B-HV. Identification and quantification of common adulterants in extra virgin olive oil using microwave dielectric spectroscopy aided by feedforward neural networks [Internet]. IEEE Sensors Journal. 2024 ; 1-11.[citado 2024 nov. 06 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1109/JSEN.2024.3448221
Vancouver
Alarcon JCP, Souza MI de O, Pepino VM, Borges B-HV. Identification and quantification of common adulterants in extra virgin olive oil using microwave dielectric spectroscopy aided by feedforward neural networks [Internet]. IEEE Sensors Journal. 2024 ; 1-11.[citado 2024 nov. 06 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1109/JSEN.2024.3448221
Trabalho de evento-resumo
Study of coffee bean classification using neural networks (2024)
Gonçalves, Gustavo; Magalhães, Daniel Varela ; Arcanjo, C.; Galdames, Jorge Pablo Moraga; Bagnato, Vanderlei Salvador
Fonte: Program. Nome do evento: International Laser Physics Workshop - LPHYS'24. Unidades: IFSC, EESC
Assuntos: CAFÉ, REDES NEURAIS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES
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ABNT
GONÇALVES, Gustavo et al. Study of coffee bean classification using neural networks. 2024, Anais.. Bristol: Institute of Physics - IOP, 2024. Disponível em: https://www.lasphys.com/workshops/abstracts/files/2024/e6/15/38/ad6cf90fa46d7e1fe06e013869/abstract.pdf. Acesso em: 06 nov. 2024.
APA
Gonçalves, G., Magalhães, D. V., Arcanjo, C., Galdames, J. P. M., & Bagnato, V. S. (2024). Study of coffee bean classification using neural networks. In Program. Bristol: Institute of Physics - IOP. Recuperado de https://www.lasphys.com/workshops/abstracts/files/2024/e6/15/38/ad6cf90fa46d7e1fe06e013869/abstract.pdf
NLM
Gonçalves G, Magalhães DV, Arcanjo C, Galdames JPM, Bagnato VS. Study of coffee bean classification using neural networks [Internet]. Program. 2024 ;[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://www.lasphys.com/workshops/abstracts/files/2024/e6/15/38/ad6cf90fa46d7e1fe06e013869/abstract.pdf
Vancouver
Gonçalves G, Magalhães DV, Arcanjo C, Galdames JPM, Bagnato VS. Study of coffee bean classification using neural networks [Internet]. Program. 2024 ;[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://www.lasphys.com/workshops/abstracts/files/2024/e6/15/38/ad6cf90fa46d7e1fe06e013869/abstract.pdf
Dissertação (Mestrado)
Avaliação de redes neurais profundas para detecção veicular em imagens de satélite (2024)
Ribeiro, Crhistian Emilio; Cunha, André Luiz Barbosa Nunes da (Orientador)
Unidade: EESC
Assuntos: REDES NEURAIS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, VEÍCULOS, SATÉLITES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RIBEIRO, Crhistian Emilio. Avaliação de redes neurais profundas para detecção veicular em imagens de satélite. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18144/tde-31102024-114415/. Acesso em: 06 nov. 2024.
APA
Ribeiro, C. E. (2024). Avaliação de redes neurais profundas para detecção veicular em imagens de satélite (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18144/tde-31102024-114415/
NLM
Ribeiro CE. Avaliação de redes neurais profundas para detecção veicular em imagens de satélite [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18144/tde-31102024-114415/
Vancouver
Ribeiro CE. Avaliação de redes neurais profundas para detecção veicular em imagens de satélite [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18144/tde-31102024-114415/
Dissertação (Mestrado)
Aplicação de redes neurais em um manipulador paralelo de elos flexíveis para a extração de modelos (2023)
Savio, Thiago Liquita; Silva, Maíra Martins da (Orientador)
Unidade: EESC
Assuntos: REDES NEURAIS, MANIPULADORES, GEOMETRIA E MODELAGEM COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SAVIO, Thiago Liquita. Aplicação de redes neurais em um manipulador paralelo de elos flexíveis para a extração de modelos. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18162/tde-26052023-093511/. Acesso em: 06 nov. 2024.
APA
Savio, T. L. (2023). Aplicação de redes neurais em um manipulador paralelo de elos flexíveis para a extração de modelos (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18162/tde-26052023-093511/
NLM
Savio TL. Aplicação de redes neurais em um manipulador paralelo de elos flexíveis para a extração de modelos [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18162/tde-26052023-093511/
Vancouver
Savio TL. Aplicação de redes neurais em um manipulador paralelo de elos flexíveis para a extração de modelos [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18162/tde-26052023-093511/
Dissertação (Mestrado)
Modelagem de empacotamento de partículas multifatorial utilizando redes neurais (2023)
Martos, Luís Gustavo Camargo; Ferreira, Eduardo Bellini (Orientador)
Unidade: EESC
Assuntos: REDES NEURAIS, CERÂMICA, GRANULOMETRIA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, VIDRO CERÂMICO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MARTOS, Luís Gustavo Camargo. Modelagem de empacotamento de partículas multifatorial utilizando redes neurais. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18158/tde-20122023-155303/. Acesso em: 06 nov. 2024.
APA
Martos, L. G. C. (2023). Modelagem de empacotamento de partículas multifatorial utilizando redes neurais (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18158/tde-20122023-155303/
NLM
Martos LGC. Modelagem de empacotamento de partículas multifatorial utilizando redes neurais [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18158/tde-20122023-155303/
Vancouver
Martos LGC. Modelagem de empacotamento de partículas multifatorial utilizando redes neurais [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18158/tde-20122023-155303/
Artigo de periodico
Machine condition monitoring in FDM based on electret microphone, SVM, and neural networks (2023)
Lopes, Thiago Glissoi; Aguiar, Paulo Roberto; Monson, Paulo Monteiro de Carvalho; D'Addona, Doriana Marilena; Conceição Junior, Pedro de Oliveira; Oliveira Junior, Reinaldo Götz de
Fonte: International Journal of Advanced Manufacturing Technology. Unidade: EESC
Assuntos: IMPRESSÃO 3-D, REDES NEURAIS, PROCESSAMENTO DE SINAIS, ENGENHARIA ELÉTRICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LOPES, Thiago Glissoi et al. Machine condition monitoring in FDM based on electret microphone, SVM, and neural networks. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, v. 129, n. 3-4, p. 1769-1786, 2023Tradução . . Disponível em: http://dx.doi.org/10.1007/s00170-023-12375-0. Acesso em: 06 nov. 2024.
APA
Lopes, T. G., Aguiar, P. R., Monson, P. M. de C., D'Addona, D. M., Conceição Junior, P. de O., & Oliveira Junior, R. G. de. (2023). Machine condition monitoring in FDM based on electret microphone, SVM, and neural networks. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 129( 3-4), 1769-1786. doi:10.1007/s00170-023-12375-0
NLM
Lopes TG, Aguiar PR, Monson PM de C, D'Addona DM, Conceição Junior P de O, Oliveira Junior RG de. Machine condition monitoring in FDM based on electret microphone, SVM, and neural networks [Internet]. International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2023 ; 129( 3-4): 1769-1786.[citado 2024 nov. 06 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1007/s00170-023-12375-0
Vancouver
Lopes TG, Aguiar PR, Monson PM de C, D'Addona DM, Conceição Junior P de O, Oliveira Junior RG de. Machine condition monitoring in FDM based on electret microphone, SVM, and neural networks [Internet]. International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2023 ; 129( 3-4): 1769-1786.[citado 2024 nov. 06 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1007/s00170-023-12375-0
Artigo de periodico
Automatic calibration of microscopic traffic simulation models using artificial neural networks (2023)
Daguano, Rodrigo França ; Yoshioka, Leopoldo Rideki ; Netto, Marcio Lobo ; Marte, Cláudio Luiz ; Isler, Cassiano Augusto ; Santos, Max Mauro Dias dos; Justo Filho, João Francisco
Fonte: Sensors. Unidades: EP, EESC
Assuntos: SIMULAÇÃO, TRANSPORTE URBANO, MOBILIDADE URBANA, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
DAGUANO, Rodrigo França et al. Automatic calibration of microscopic traffic simulation models using artificial neural networks. Sensors, v. 23, n. 21, p. 1-23, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/s23218798. Acesso em: 06 nov. 2024.
APA
Daguano, R. F., Yoshioka, L. R., Netto, M. L., Marte, C. L., Isler, C. A., Santos, M. M. D. dos, & Justo Filho, J. F. (2023). Automatic calibration of microscopic traffic simulation models using artificial neural networks. Sensors, 23( 21), 1-23. doi:10.3390/s23218798
NLM
Daguano RF, Yoshioka LR, Netto ML, Marte CL, Isler CA, Santos MMD dos, Justo Filho JF. Automatic calibration of microscopic traffic simulation models using artificial neural networks [Internet]. Sensors. 2023 ; 23( 21): 1-23.[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://doi.org/10.3390/s23218798
Vancouver
Daguano RF, Yoshioka LR, Netto ML, Marte CL, Isler CA, Santos MMD dos, Justo Filho JF. Automatic calibration of microscopic traffic simulation models using artificial neural networks [Internet]. Sensors. 2023 ; 23( 21): 1-23.[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://doi.org/10.3390/s23218798
Artigo de periodico
Vibration-based multiphase-flow pattern classification via machine learning techniques (2023)
Sestito, Guilherme Serpa ; Álvarez-Briceño, Ricardo; Ribatski, Gherhardt ; Silva, Maíra Martins da ; Oliveira, Leopoldo Pisanelli Rodrigues de
Fonte: Flow Measurement and Instrumentation. Unidade: EESC
Assuntos: ESCOAMENTO MULTIFÁSICO, VIBRAÇÕES, REDES NEURAIS, ENGENHARIA MECÂNICA
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ABNT
SESTITO, Guilherme Serpa et al. Vibration-based multiphase-flow pattern classification via machine learning techniques. Flow Measurement and Instrumentation, v. 89, p. 1-12, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.flowmeasinst.2022.102290. Acesso em: 06 nov. 2024.
APA
Sestito, G. S., Álvarez-Briceño, R., Ribatski, G., Silva, M. M. da, & Oliveira, L. P. R. de. (2023). Vibration-based multiphase-flow pattern classification via machine learning techniques. Flow Measurement and Instrumentation, 89, 1-12. doi:10.1016/j.flowmeasinst.2022.102290
NLM
Sestito GS, Álvarez-Briceño R, Ribatski G, Silva MM da, Oliveira LPR de. Vibration-based multiphase-flow pattern classification via machine learning techniques [Internet]. Flow Measurement and Instrumentation. 2023 ; 89 1-12.[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.flowmeasinst.2022.102290
Vancouver
Sestito GS, Álvarez-Briceño R, Ribatski G, Silva MM da, Oliveira LPR de. Vibration-based multiphase-flow pattern classification via machine learning techniques [Internet]. Flow Measurement and Instrumentation. 2023 ; 89 1-12.[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.flowmeasinst.2022.102290
Artigo de periodico
Tool wear estimation in the milling process using backpropagation-based machine learning algorithm (2023)
Sousa, Giovanni Oliveira de; Conceição Junior, Pedro de Oliveira; Silva, Ivan Nunes da ; Brandão, Dennis ; Dotto, Fabio Romano Lofrano
Fonte: Engineering Proceedings. Unidade: EESC
Assuntos: CONVERSORES ELÉTRICOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, FRESAGEM, REDES NEURAIS, FERRAMENTAS, ENGENHARIA ELÉTRICA
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ABNT
SOUSA, Giovanni Oliveira de et al. Tool wear estimation in the milling process using backpropagation-based machine learning algorithm. Engineering Proceedings, v. 58, n. 1, p. 1-6, 2023Tradução . . Disponível em: https://dx.doi.org/10.3390/ecsa-10-15997. Acesso em: 06 nov. 2024.
APA
Sousa, G. O. de, Conceição Junior, P. de O., Silva, I. N. da, Brandão, D., & Dotto, F. R. L. (2023). Tool wear estimation in the milling process using backpropagation-based machine learning algorithm. Engineering Proceedings, 58( 1), 1-6. doi:10.3390/ecsa-10-15997
NLM
Sousa GO de, Conceição Junior P de O, Silva IN da, Brandão D, Dotto FRL. Tool wear estimation in the milling process using backpropagation-based machine learning algorithm [Internet]. Engineering Proceedings. 2023 ; 58( 1): 1-6.[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://dx.doi.org/10.3390/ecsa-10-15997
Vancouver
Sousa GO de, Conceição Junior P de O, Silva IN da, Brandão D, Dotto FRL. Tool wear estimation in the milling process using backpropagation-based machine learning algorithm [Internet]. Engineering Proceedings. 2023 ; 58( 1): 1-6.[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://dx.doi.org/10.3390/ecsa-10-15997
Trabalho de evento
Detecção de faltas de alta impedância causadas por contato com solo e vegetação em sistemas de distribuição usando redes neurais artificiais (2023)
Nozela, Marco Antonio S.; Lopes, Gabriela Nunes; Trondoli, Luiz Henrique Pessoa da Costa; Vieira Júnior, José Carlos de Melo
Nome do evento: Brazilian Conference on Power Quality - CBQEE. Unidade: EESC
Assuntos: IMPEDÂNCIA ELÉTRICA, DISTRIBUIÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA, REDES NEURAIS, ENGENHARIA ELÉTRICA
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ABNT
NOZELA, Marco Antonio S. et al. Detecção de faltas de alta impedância causadas por contato com solo e vegetação em sistemas de distribuição usando redes neurais artificiais. 2023, Anais.. Piscataway, NJ, USA: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, 2023. Disponível em: http://dx.doi.org/10.1109/CBQEE59548.2023.10503780. Acesso em: 06 nov. 2024.
APA
Nozela, M. A. S., Lopes, G. N., Trondoli, L. H. P. da C., & Vieira Júnior, J. C. de M. (2023). Detecção de faltas de alta impedância causadas por contato com solo e vegetação em sistemas de distribuição usando redes neurais artificiais. In . Piscataway, NJ, USA: Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo. doi:10.1109/CBQEE59548.2023.10503780
NLM
Nozela MAS, Lopes GN, Trondoli LHP da C, Vieira Júnior JC de M. Detecção de faltas de alta impedância causadas por contato com solo e vegetação em sistemas de distribuição usando redes neurais artificiais [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 06 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1109/CBQEE59548.2023.10503780
Vancouver
Nozela MAS, Lopes GN, Trondoli LHP da C, Vieira Júnior JC de M. Detecção de faltas de alta impedância causadas por contato com solo e vegetação em sistemas de distribuição usando redes neurais artificiais [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 06 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1109/CBQEE59548.2023.10503780
Tese (Doutorado)
Model-based deep learning to restore low-dose digital breast tomosynthesis images (2023)
Vimieiro, Rodrigo de Barros; Borges, Lucas Rodrigues (coorient); Vieira, Marcelo Andrade da Costa (Orientador)
Unidade: EESC
Assuntos: MAMOGRAFIA, REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, IMAGEM
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ABNT
VIMIEIRO, Rodrigo de Barros. Model-based deep learning to restore low-dose digital breast tomosynthesis images. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-03012024-114253/. Acesso em: 06 nov. 2024.
APA
Vimieiro, R. de B. (2023). Model-based deep learning to restore low-dose digital breast tomosynthesis images (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-03012024-114253/
NLM
Vimieiro R de B. Model-based deep learning to restore low-dose digital breast tomosynthesis images [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-03012024-114253/
Vancouver
Vimieiro R de B. Model-based deep learning to restore low-dose digital breast tomosynthesis images [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18152/tde-03012024-114253/
Artigo de periodico
Análisis experimental de flujo líquido-líquido en un tubo horizontal usando redes neuronales artificiales (2023)
Casas Pulido, Andrey Felipe ; Hernandez Cely, Marlon Mauricio ; Rodriguez, Oscar Maurício Hernandez
Fonte: Revista UIS Ingenierias. Unidade: EESC
Assuntos: REDES NEURAIS, ANÁLISE EXPERIMENTAL DE ESTRUTURAS, DINÂMICA DOS FLUÍDOS, ENGENHARIA MECÂNICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CASAS PULIDO, Andrey Felipe e HERNANDEZ CELY, Marlon Mauricio e RODRIGUEZ, Oscar Maurício Hernandez. Análisis experimental de flujo líquido-líquido en un tubo horizontal usando redes neuronales artificiales. Revista UIS Ingenierias, v. 22, n. 1, p. 49-56, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.18273/revuin.v22n1-2023005. Acesso em: 06 nov. 2024.
APA
Casas Pulido, A. F., Hernandez Cely, M. M., & Rodriguez, O. M. H. (2023). Análisis experimental de flujo líquido-líquido en un tubo horizontal usando redes neuronales artificiales. Revista UIS Ingenierias, 22( 1), 49-56. doi:10.18273/revuin.v22n1-2023005
NLM
Casas Pulido AF, Hernandez Cely MM, Rodriguez OMH. Análisis experimental de flujo líquido-líquido en un tubo horizontal usando redes neuronales artificiales [Internet]. Revista UIS Ingenierias. 2023 ; 22( 1): 49-56.[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://doi.org/10.18273/revuin.v22n1-2023005
Vancouver
Casas Pulido AF, Hernandez Cely MM, Rodriguez OMH. Análisis experimental de flujo líquido-líquido en un tubo horizontal usando redes neuronales artificiales [Internet]. Revista UIS Ingenierias. 2023 ; 22( 1): 49-56.[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://doi.org/10.18273/revuin.v22n1-2023005
Artigo de periodico
A hybrid machine learning model for in-process estimation of printing distance in laser Directed Energy Deposition (2023)
Ribeiro, Kandice Suane Barros ; Nuñez, Henrique Hiram Libutti; Venter, Giuliana Sardi ; Doude, Haley R ; Coelho, Reginaldo Teixeira
Fonte: International Journal of Advanced Manufacturing Technology. Unidades: EESC, ICMC
Assuntos: MANUFATURA ADITIVA, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RIBEIRO, Kandice Suane Barros et al. A hybrid machine learning model for in-process estimation of printing distance in laser Directed Energy Deposition. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, v. 127, n. 7-8, p. 3183-3194, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00170-023-11582-z. Acesso em: 06 nov. 2024.
APA
Ribeiro, K. S. B., Nuñez, H. H. L., Venter, G. S., Doude, H. R., & Coelho, R. T. (2023). A hybrid machine learning model for in-process estimation of printing distance in laser Directed Energy Deposition. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 127( 7-8), 3183-3194. doi:10.1007/s00170-023-11582-z
NLM
Ribeiro KSB, Nuñez HHL, Venter GS, Doude HR, Coelho RT. A hybrid machine learning model for in-process estimation of printing distance in laser Directed Energy Deposition [Internet]. International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2023 ; 127( 7-8): 3183-3194.[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00170-023-11582-z
Vancouver
Ribeiro KSB, Nuñez HHL, Venter GS, Doude HR, Coelho RT. A hybrid machine learning model for in-process estimation of printing distance in laser Directed Energy Deposition [Internet]. International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2023 ; 127( 7-8): 3183-3194.[citado 2024 nov. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00170-023-11582-z

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