Dissertações


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Aplicação de Aprendizado de Máquina para indicar a tendência de problemas cardíacos a partir de dados coletados de dispositivos vestíveis
Autor: Vinicius de Aquino Piai
Orientador: Anita Maria da Rocha Fernandes
Data: 13.03.2024
Ano: 2024

AVALIAÇÃO DO DESEMPENHO DE ALGORITMOS DE MACHINE LEARNING APLICADOS AO PROBLEMA DE DETECÇÃO DE QUEDAS DE PESSOAS
Autor: Teddy Ordoñez Nuñes
Orientador: Alejandro Rafael Garcia Ramirez
Data: 07.03.2024
Ano: 2024

Um acelerador em FPGA para inferência de uma rede neural convolucional para o acompanhamento de obras na construção civil
Autor: George Nardes de Borba
Orientador: Cesar Albenes Zeferino
Data: 29.02.2024
Ano: 2024

Truesight: modelo de predição de séries temporais com transformers e preditores auxiliares
Autor: Renan Otvin Klehm
Orientador: Dr. Bruno Araujo Cautiero Horta
Coorientador: Dr. Wemerson Delcio Parreira
Data: 28.02.2024
Ano: 2024

Desenvolvimento de um modelo de linguagem para classificação de pronunciamentos judiciais utilizando as arquiteturas Transformer e BERT
Autor: Fernando Maurilio Bento
Orientador: Raimundo Celeste Ghizoni Teive
Data: 27.11.2023
Ano: 2023

Deep Nibble: Formato Numérico de4 Bits para Aceleração de Aprendizado Profundo em Sistemas com Restrições de Recursos Computacionais
Autor: Luiz Fernando Heidrich Duarte
Orientador: Cesar Albenes Zeferino
Data: 11.09.2023
Ano: 2023

Towards a dependable operating system for the Risc-V architecture
Autor: Benjamin William Mezger
Orientador: Douglas Rossi de Melo
Data: 30.05.2023
Ano: 2023

Aprendizado de máquina aplicado ao absenteísmo em consultas médicas
Autor: Luiz Henrique Américo Salazar
Orientador: Profª. Dra. Anita Maria da Rocha Fernandes
Data: 27.02.2023
Ano: 2023

Desenvolvimento de um sistema computacional para mensuração da memória de trabalho contemplando indivíduos afásicos
Autor: Fernando Concatto
Orientador: Prof. Dr. Alejandro Rafael Garcia Ramirez
Data: 24.02.2023
Ano: 2023

Avaliação de técnicas de calibração usadas em monitores de poluentes atmosféricos de baixo custo
Autor: Daniel Trevisan Tatsch
Orientador: Prof. Dr. Alejandro Rafael Garcia Ramirez
Data: 10.02.2023
Ano: 2023

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