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Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Sistema de Identificação e Classificação de Mudas de Plantas para Controle de Pragas em Plantações (2020)
Tornisiello, Victor Rozzatti; Osório, Fernando Santos (Orientador)
Unidade: EESC E ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS
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ABNT
TORNISIELLO, Victor Rozzatti. Sistema de Identificação e Classificação de Mudas de Plantas para Controle de Pragas em Plantações. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – , Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6518a85f-35f7-4c34-9503-11a1859e7055/TCC%20VictorTornisielo.pdf. Acesso em: 16 abr. 2024.
APA
Tornisiello, V. R. (2020). Sistema de Identificação e Classificação de Mudas de Plantas para Controle de Pragas em Plantações (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). , Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6518a85f-35f7-4c34-9503-11a1859e7055/TCC%20VictorTornisielo.pdf
NLM
Tornisiello VR. Sistema de Identificação e Classificação de Mudas de Plantas para Controle de Pragas em Plantações [Internet]. 2020 ;[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6518a85f-35f7-4c34-9503-11a1859e7055/TCC%20VictorTornisielo.pdf
Vancouver
Tornisiello VR. Sistema de Identificação e Classificação de Mudas de Plantas para Controle de Pragas em Plantações [Internet]. 2020 ;[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6518a85f-35f7-4c34-9503-11a1859e7055/TCC%20VictorTornisielo.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Sistema automático para geração de modelos base de regressão (2021)
Mugnaini, Leandro Giusti; Osório, Fernando Santos (Orientador); Bruno, Diego Renan (coorient)
Unidade: EESC E ICMC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REGRESSÃO, BIG DATA
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ABNT
MUGNAINI, Leandro Giusti. Sistema automático para geração de modelos base de regressão. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – , Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6c7523e7-2094-4991-92a8-d517d87f5140/Leandro%20Giusti%20Mugnaini%20.pdf. Acesso em: 16 abr. 2024.
APA
Mugnaini, L. G. (2021). Sistema automático para geração de modelos base de regressão (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). , Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6c7523e7-2094-4991-92a8-d517d87f5140/Leandro%20Giusti%20Mugnaini%20.pdf
NLM
Mugnaini LG. Sistema automático para geração de modelos base de regressão [Internet]. 2021 ;[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6c7523e7-2094-4991-92a8-d517d87f5140/Leandro%20Giusti%20Mugnaini%20.pdf
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Mugnaini LG. Sistema automático para geração de modelos base de regressão [Internet]. 2021 ;[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6c7523e7-2094-4991-92a8-d517d87f5140/Leandro%20Giusti%20Mugnaini%20.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Reprodução de rede adversária generativa para detecção de mudanças em imagens de satélites (2021)
Kamla, Matheus Borges; Osório, Fernando Santos (Orientador); Bruno, Diego Renan (coorient)
Unidade: EESC E ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
KAMLA, Matheus Borges. Reprodução de rede adversária generativa para detecção de mudanças em imagens de satélites. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – , Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/8c4c71f1-3469-4b1b-a82e-cfbd496d1ee3/Matheus%20Borges%20Kamla.pdf. Acesso em: 16 abr. 2024.
APA
Kamla, M. B. (2021). Reprodução de rede adversária generativa para detecção de mudanças em imagens de satélites (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). , Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/8c4c71f1-3469-4b1b-a82e-cfbd496d1ee3/Matheus%20Borges%20Kamla.pdf
NLM
Kamla MB. Reprodução de rede adversária generativa para detecção de mudanças em imagens de satélites [Internet]. 2021 ;[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/8c4c71f1-3469-4b1b-a82e-cfbd496d1ee3/Matheus%20Borges%20Kamla.pdf
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Kamla MB. Reprodução de rede adversária generativa para detecção de mudanças em imagens de satélites [Internet]. 2021 ;[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/8c4c71f1-3469-4b1b-a82e-cfbd496d1ee3/Matheus%20Borges%20Kamla.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA)
Machine learning: abordagem de identificação de oportunidades de negócios em portais B2B (2023)
Antelo, Luiz Fernando Duque Estrada; Osório, Fernando Santos (Orientador)
Unidade: ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PYTHON
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ABNT
ANTELO, Luiz Fernando Duque Estrada. Machine learning: abordagem de identificação de oportunidades de negócios em portais B2B. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/e01aa714-a744-4bdf-b5da-bf5b80efef9a/Luiz%20Fernando%20Duque%20Estrada%20Antelo.pdf. Acesso em: 16 abr. 2024.
APA
Antelo, L. F. D. E. (2023). Machine learning: abordagem de identificação de oportunidades de negócios em portais B2B (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/e01aa714-a744-4bdf-b5da-bf5b80efef9a/Luiz%20Fernando%20Duque%20Estrada%20Antelo.pdf
NLM
Antelo LFDE. Machine learning: abordagem de identificação de oportunidades de negócios em portais B2B [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/e01aa714-a744-4bdf-b5da-bf5b80efef9a/Luiz%20Fernando%20Duque%20Estrada%20Antelo.pdf
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Antelo LFDE. Machine learning: abordagem de identificação de oportunidades de negócios em portais B2B [Internet]. 2023 ;[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/e01aa714-a744-4bdf-b5da-bf5b80efef9a/Luiz%20Fernando%20Duque%20Estrada%20Antelo.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Implementação de protótipo de alarme embarcado para ambientes fechados (2019)
Camillo, Vinicius Matarazo; Osório, Fernando Santos (Orientador)
Unidade: EESC
Subjects: INSTALAÇÕES PREDIAIS DE SEGURANÇA, MICROPROCESSADORES, SISTEMAS EMBUTIDOS
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ABNT
CAMILLO, Vinicius Matarazo. Implementação de protótipo de alarme embarcado para ambientes fechados. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/00305113-4916-4845-984b-cc353cac84bb/Camillo_Vinicius_tcc.pdf. Acesso em: 16 abr. 2024.
APA
Camillo, V. M. (2019). Implementação de protótipo de alarme embarcado para ambientes fechados (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/00305113-4916-4845-984b-cc353cac84bb/Camillo_Vinicius_tcc.pdf
NLM
Camillo VM. Implementação de protótipo de alarme embarcado para ambientes fechados [Internet]. 2019 ;[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/00305113-4916-4845-984b-cc353cac84bb/Camillo_Vinicius_tcc.pdf
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Camillo VM. Implementação de protótipo de alarme embarcado para ambientes fechados [Internet]. 2019 ;[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/00305113-4916-4845-984b-cc353cac84bb/Camillo_Vinicius_tcc.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Estudos de abordagens de DL-CNN (Deep Learning Convolutional Neural Nets) visando a detecção de veículos em imagens de vídeo, a fim de aumentar a segurança e evitar acidentes em vias públicas (2021)
Cangerana, Nilo Conrado Messias Alves; Osório, Fernando Santos (Orientador)
Unidade: EESC E ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, VISÃO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, PROCESSAMENTO DE IMAGENS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CANGERANA, Nilo Conrado Messias Alves. Estudos de abordagens de DL-CNN (Deep Learning Convolutional Neural Nets) visando a detecção de veículos em imagens de vídeo, a fim de aumentar a segurança e evitar acidentes em vias públicas. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – , Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/30d92d95-cf4d-41aa-81d3-9b75db8d8be9/Nilo%20Conrado%20Messias%20Alves%20Cangerana%20.pdf. Acesso em: 16 abr. 2024.
APA
Cangerana, N. C. M. A. (2021). Estudos de abordagens de DL-CNN (Deep Learning Convolutional Neural Nets) visando a detecção de veículos em imagens de vídeo, a fim de aumentar a segurança e evitar acidentes em vias públicas (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). , Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/30d92d95-cf4d-41aa-81d3-9b75db8d8be9/Nilo%20Conrado%20Messias%20Alves%20Cangerana%20.pdf
NLM
Cangerana NCMA. Estudos de abordagens de DL-CNN (Deep Learning Convolutional Neural Nets) visando a detecção de veículos em imagens de vídeo, a fim de aumentar a segurança e evitar acidentes em vias públicas [Internet]. 2021 ;[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/30d92d95-cf4d-41aa-81d3-9b75db8d8be9/Nilo%20Conrado%20Messias%20Alves%20Cangerana%20.pdf
Vancouver
Cangerana NCMA. Estudos de abordagens de DL-CNN (Deep Learning Convolutional Neural Nets) visando a detecção de veículos em imagens de vídeo, a fim de aumentar a segurança e evitar acidentes em vias públicas [Internet]. 2021 ;[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/30d92d95-cf4d-41aa-81d3-9b75db8d8be9/Nilo%20Conrado%20Messias%20Alves%20Cangerana%20.pdf
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Blockchain technology applications for financial transparency in non profit organizations (2019)
Marinelli, Igor Vinicius Alvarenga; Osório, Fernando Santos (Orientador)
Unidade: EESC E ICMC
Subjects: ARQUITETURA E ORGANIZAÇÃO DE COMPUTADORES, ESTRUTURAS DE DADOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MARINELLI, Igor Vinicius Alvarenga. Blockchain technology applications for financial transparency in non profit organizations. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – ICMC, São Carlos, 2019. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/d060ac4e-7d70-4cc2-84a5-79feabeb9e32/IgorMarinelli_ProjetoGraduacao_2.pdf. Acesso em: 16 abr. 2024.
APA
Marinelli, I. V. A. (2019). Blockchain technology applications for financial transparency in non profit organizations (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). ICMC, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/d060ac4e-7d70-4cc2-84a5-79feabeb9e32/IgorMarinelli_ProjetoGraduacao_2.pdf
NLM
Marinelli IVA. Blockchain technology applications for financial transparency in non profit organizations [Internet]. 2019 ;[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/d060ac4e-7d70-4cc2-84a5-79feabeb9e32/IgorMarinelli_ProjetoGraduacao_2.pdf
Vancouver
Marinelli IVA. Blockchain technology applications for financial transparency in non profit organizations [Internet]. 2019 ;[citado 2024 abr. 16 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/d060ac4e-7d70-4cc2-84a5-79feabeb9e32/IgorMarinelli_ProjetoGraduacao_2.pdf

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