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  • Mestrado Profissionalizante

    Educação Estatística na Escola Básica: introduzindo software CODAP na análise descritiva e árvore de decisão (2023)

    Bonangelo, Rafael Vieira; Cordani, Lisbeth Kaiserlian (Orientador)

    Unidade: IME

    Subjects: ANÁLISE DE DADOS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, ESTATÍSTICA, ALGORITMOS, PROCESSAMENTO DE DADOS

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      BONANGELO, Rafael Vieira. Educação Estatística na Escola Básica: introduzindo software CODAP na análise descritiva e árvore de decisão. 2023. Mestrado Profissionalizante – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45135/tde-30012024-113301/. Acesso em: 07 set. 2024.

    • APA

      Bonangelo, R. V. (2023). Educação Estatística na Escola Básica: introduzindo software CODAP na análise descritiva e árvore de decisão (Mestrado Profissionalizante). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45135/tde-30012024-113301/

    • NLM

      Bonangelo RV. Educação Estatística na Escola Básica: introduzindo software CODAP na análise descritiva e árvore de decisão [Internet]. 2023 ;[citado 2024 set. 07 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45135/tde-30012024-113301/

    • Vancouver

      Bonangelo RV. Educação Estatística na Escola Básica: introduzindo software CODAP na análise descritiva e árvore de decisão [Internet]. 2023 ;[citado 2024 set. 07 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45135/tde-30012024-113301/

  • Trabalho de evento

    FireViz: uma aplicação para visualização de indicação de focos de queimadas em um sistema de mapa com o suporte de APIs (2021)

    Ferrante, Gabriel Souto ; Nakamura, Luis Hideo Vasconcelos ; Lobato, Daniel Corrêa ; Meneguette, Rodolfo Ipolito

    Source: Proceedings. Conference titles: Iberian Conference on Information Systems and Technologies - CISTI. Unidade: ICMC

    Subjects: ALGORITMOS, QUEIMADA, ANÁLISE DE DADOS

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      FERRANTE, Gabriel Souto et al. FireViz: uma aplicação para visualização de indicação de focos de queimadas em um sistema de mapa com o suporte de APIs. 2021, Anais.. Piscataway: IEEE, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.23919/CISTI52073.2021.9476376. Acesso em: 07 set. 2024.

    • APA

      Ferrante, G. S., Nakamura, L. H. V., Lobato, D. C., & Meneguette, R. I. (2021). FireViz: uma aplicação para visualização de indicação de focos de queimadas em um sistema de mapa com o suporte de APIs. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.23919/CISTI52073.2021.9476376

    • NLM

      Ferrante GS, Nakamura LHV, Lobato DC, Meneguette RI. FireViz: uma aplicação para visualização de indicação de focos de queimadas em um sistema de mapa com o suporte de APIs [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2024 set. 07 ] Available from: https://doi.org/10.23919/CISTI52073.2021.9476376

    • Vancouver

      Ferrante GS, Nakamura LHV, Lobato DC, Meneguette RI. FireViz: uma aplicação para visualização de indicação de focos de queimadas em um sistema de mapa com o suporte de APIs [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2024 set. 07 ] Available from: https://doi.org/10.23919/CISTI52073.2021.9476376

  • Tese (Doutorado)

    Agrupamento baseado em modelos de mistura de gaussianas com covariáveis (2020)

    Relvas, Carlos Eduardo Martins; Fujita, André (Orientador)

    Unidade: IME

    Subjects: ALGORITMOS, ANÁLISE DE DADOS

    Acesso à fonteHow to cite
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    • ABNT

      RELVAS, Carlos Eduardo Martins. Agrupamento baseado em modelos de mistura de gaussianas com covariáveis. 2020. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-16012021-193220/. Acesso em: 07 set. 2024.

    • APA

      Relvas, C. E. M. (2020). Agrupamento baseado em modelos de mistura de gaussianas com covariáveis (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-16012021-193220/

    • NLM

      Relvas CEM. Agrupamento baseado em modelos de mistura de gaussianas com covariáveis [Internet]. 2020 ;[citado 2024 set. 07 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-16012021-193220/

    • Vancouver

      Relvas CEM. Agrupamento baseado em modelos de mistura de gaussianas com covariáveis [Internet]. 2020 ;[citado 2024 set. 07 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-16012021-193220/

  • Mestrado Profissionalizante

    Redes Bipartidas para recomendação de produtos financeiros (2020)

    Passos, Gabriela; Rodrigues, Francisco Aparecido (Orientador)

    Unidade: ICMC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, ANÁLISE DE DADOS, ESTATÍSTICA E PROBABILIDADE, ALGORITMOS, COMPORTAMENTO DO CONSUMIDOR, TEORIA DOS GRAFOS

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      PASSOS, Gabriela. Redes Bipartidas para recomendação de produtos financeiros. 2020. Mestrado Profissionalizante – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-24072020-164418/. Acesso em: 07 set. 2024.

    • APA

      Passos, G. (2020). Redes Bipartidas para recomendação de produtos financeiros (Mestrado Profissionalizante). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-24072020-164418/

    • NLM

      Passos G. Redes Bipartidas para recomendação de produtos financeiros [Internet]. 2020 ;[citado 2024 set. 07 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-24072020-164418/

    • Vancouver

      Passos G. Redes Bipartidas para recomendação de produtos financeiros [Internet]. 2020 ;[citado 2024 set. 07 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-24072020-164418/

  • Texto na web

    Machine e deep learning: fortes tendências para o Brasil em 2019 (2019)

    Montini, Alessandra de Ávila

    Source: Computerworld. Unidade: FEA

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, ALGORITMOS, ANÁLISE DE DADOS, TOMADA DE DECISÃO

    Acesso à fonteHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      MONTINI, Alessandra de Ávila. Machine e deep learning: fortes tendências para o Brasil em 2019. Computerworld. São Paulo: Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Atuária, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://computerworld.com.br/2019/03/07/machine-e-deep-learning-fortes-tendencias-para-o-brasil-em-2019/. Acesso em: 07 set. 2024. , 2019

    • APA

      Montini, A. de Á. (2019). Machine e deep learning: fortes tendências para o Brasil em 2019. Computerworld. São Paulo: Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Atuária, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://computerworld.com.br/2019/03/07/machine-e-deep-learning-fortes-tendencias-para-o-brasil-em-2019/

    • NLM

      Montini A de Á. Machine e deep learning: fortes tendências para o Brasil em 2019 [Internet]. Computerworld. 2019 ;[citado 2024 set. 07 ] Available from: https://computerworld.com.br/2019/03/07/machine-e-deep-learning-fortes-tendencias-para-o-brasil-em-2019/

    • Vancouver

      Montini A de Á. Machine e deep learning: fortes tendências para o Brasil em 2019 [Internet]. Computerworld. 2019 ;[citado 2024 set. 07 ] Available from: https://computerworld.com.br/2019/03/07/machine-e-deep-learning-fortes-tendencias-para-o-brasil-em-2019/

  • Texto na web

    Machine e deep learning: fortes tendências para o Brasil em 2019 (2019)

    Montini, Alessandra de Ávila

    Source: Noomis. Unidade: FEA

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, ALGORITMOS, ANÁLISE DE DADOS, TOMADA DE DECISÃO

    Acesso à fonteHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      MONTINI, Alessandra de Ávila. Machine e deep learning: fortes tendências para o Brasil em 2019. Noomis. São Paulo: Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Atuária, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://noomis.febraban.org.br/especialista/alessandra-montini/machine-e-deep-learning-fortes-tendencias-para-o-brasil-em-2019. Acesso em: 07 set. 2024. , 2019

    • APA

      Montini, A. de Á. (2019). Machine e deep learning: fortes tendências para o Brasil em 2019. Noomis. São Paulo: Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Atuária, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://noomis.febraban.org.br/especialista/alessandra-montini/machine-e-deep-learning-fortes-tendencias-para-o-brasil-em-2019

    • NLM

      Montini A de Á. Machine e deep learning: fortes tendências para o Brasil em 2019 [Internet]. Noomis. 2019 ;[citado 2024 set. 07 ] Available from: https://noomis.febraban.org.br/especialista/alessandra-montini/machine-e-deep-learning-fortes-tendencias-para-o-brasil-em-2019

    • Vancouver

      Montini A de Á. Machine e deep learning: fortes tendências para o Brasil em 2019 [Internet]. Noomis. 2019 ;[citado 2024 set. 07 ] Available from: https://noomis.febraban.org.br/especialista/alessandra-montini/machine-e-deep-learning-fortes-tendencias-para-o-brasil-em-2019
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