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1. GUERRERO PEÑA, Fidel Alejandro. A Bayesian framework for object recognition under severe occlusion .

Degree: 2017, Universidade Federal de Pernambuco

 Shape classification has multiple applications. In real scenes, shapes may contain severe occlusions, hardening the identification of objects. In this work, a bayesian framework for… (more)

Subjects/Keywords: Inteligência computacional; Reconhecimento de objeto

Record DetailsSimilar RecordsGoogle PlusoneFacebookTwitterCiteULikeMendeleyreddit

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APA (6th Edition):

GUERRERO PEÑA, F. A. (2017). A Bayesian framework for object recognition under severe occlusion . (Masters Thesis). Universidade Federal de Pernambuco. Retrieved from https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/25221

Chicago Manual of Style (16th Edition):

GUERRERO PEÑA, Fidel Alejandro. “A Bayesian framework for object recognition under severe occlusion .” 2017. Masters Thesis, Universidade Federal de Pernambuco. Accessed August 03, 2020. https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/25221.

MLA Handbook (7th Edition):

GUERRERO PEÑA, Fidel Alejandro. “A Bayesian framework for object recognition under severe occlusion .” 2017. Web. 03 Aug 2020.

Vancouver:

GUERRERO PEÑA FA. A Bayesian framework for object recognition under severe occlusion . [Internet] [Masters thesis]. Universidade Federal de Pernambuco; 2017. [cited 2020 Aug 03]. Available from: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/25221.

Council of Science Editors:

GUERRERO PEÑA FA. A Bayesian framework for object recognition under severe occlusion . [Masters Thesis]. Universidade Federal de Pernambuco; 2017. Available from: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/25221

2. ALMEIDA, Raphael Lima Nobre de. Detecção e classificação de nódulos de câncer de pulmão para diagnóstico assistido por computador .

Degree: 2016, Universidade Federal de Pernambuco

 O câncer de pulmão tem se mostrado o mais agressivo e mortal dentre os tipos de câncer existentes. Uma das principais formas de combatê-lo eficientemente… (more)

Subjects/Keywords: CAD; Tomografia Computadorizada; Detecção; Classificação de Imagens

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APA (6th Edition):

ALMEIDA, R. L. N. d. (2016). Detecção e classificação de nódulos de câncer de pulmão para diagnóstico assistido por computador . (Masters Thesis). Universidade Federal de Pernambuco. Retrieved from https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/21011

Chicago Manual of Style (16th Edition):

ALMEIDA, Raphael Lima Nobre de. “Detecção e classificação de nódulos de câncer de pulmão para diagnóstico assistido por computador .” 2016. Masters Thesis, Universidade Federal de Pernambuco. Accessed August 03, 2020. https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/21011.

MLA Handbook (7th Edition):

ALMEIDA, Raphael Lima Nobre de. “Detecção e classificação de nódulos de câncer de pulmão para diagnóstico assistido por computador .” 2016. Web. 03 Aug 2020.

Vancouver:

ALMEIDA RLNd. Detecção e classificação de nódulos de câncer de pulmão para diagnóstico assistido por computador . [Internet] [Masters thesis]. Universidade Federal de Pernambuco; 2016. [cited 2020 Aug 03]. Available from: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/21011.

Council of Science Editors:

ALMEIDA RLNd. Detecção e classificação de nódulos de câncer de pulmão para diagnóstico assistido por computador . [Masters Thesis]. Universidade Federal de Pernambuco; 2016. Available from: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/21011

3. FERREIRA, Victor Afonso dos Santos. Um modelo de recomendação de recursos educacionais baseado em aprendizagem de máquina para autorregulação da aprendizagem .

Degree: 2018, Universidade Federal de Pernambuco

 O aumento da educação à distância no Brasil tem estimulado o desenvolvimento de soluções para redução da evasão nos cursos e melhoria de desempenho dos… (more)

Subjects/Keywords: Inteligência artificial; Aprendizagem de máquina; Mineração de dados

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APA (6th Edition):

FERREIRA, V. A. d. S. (2018). Um modelo de recomendação de recursos educacionais baseado em aprendizagem de máquina para autorregulação da aprendizagem . (Masters Thesis). Universidade Federal de Pernambuco. Retrieved from https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/34472

Chicago Manual of Style (16th Edition):

FERREIRA, Victor Afonso dos Santos. “Um modelo de recomendação de recursos educacionais baseado em aprendizagem de máquina para autorregulação da aprendizagem .” 2018. Masters Thesis, Universidade Federal de Pernambuco. Accessed August 03, 2020. https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/34472.

MLA Handbook (7th Edition):

FERREIRA, Victor Afonso dos Santos. “Um modelo de recomendação de recursos educacionais baseado em aprendizagem de máquina para autorregulação da aprendizagem .” 2018. Web. 03 Aug 2020.

Vancouver:

FERREIRA VAdS. Um modelo de recomendação de recursos educacionais baseado em aprendizagem de máquina para autorregulação da aprendizagem . [Internet] [Masters thesis]. Universidade Federal de Pernambuco; 2018. [cited 2020 Aug 03]. Available from: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/34472.

Council of Science Editors:

FERREIRA VAdS. Um modelo de recomendação de recursos educacionais baseado em aprendizagem de máquina para autorregulação da aprendizagem . [Masters Thesis]. Universidade Federal de Pernambuco; 2018. Available from: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/34472

4. MARIÑO, Laura María Palomino. Variants of the Fast Adaptive Stacking of Ensembles algorithm .

Degree: 2019, Universidade Federal de Pernambuco

 The treatment of large data streams in the presence of concept drifts is one of the main challenges in the fields of machine learning and… (more)

Subjects/Keywords: Inteligência artificial; Mudanças de conceito; Fluxo de dados; Métodos de Combinação de Classificadores

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APA (6th Edition):

MARIÑO, L. M. P. (2019). Variants of the Fast Adaptive Stacking of Ensembles algorithm . (Masters Thesis). Universidade Federal de Pernambuco. Retrieved from https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/36042

Chicago Manual of Style (16th Edition):

MARIÑO, Laura María Palomino. “Variants of the Fast Adaptive Stacking of Ensembles algorithm .” 2019. Masters Thesis, Universidade Federal de Pernambuco. Accessed August 03, 2020. https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/36042.

MLA Handbook (7th Edition):

MARIÑO, Laura María Palomino. “Variants of the Fast Adaptive Stacking of Ensembles algorithm .” 2019. Web. 03 Aug 2020.

Vancouver:

MARIÑO LMP. Variants of the Fast Adaptive Stacking of Ensembles algorithm . [Internet] [Masters thesis]. Universidade Federal de Pernambuco; 2019. [cited 2020 Aug 03]. Available from: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/36042.

Council of Science Editors:

MARIÑO LMP. Variants of the Fast Adaptive Stacking of Ensembles algorithm . [Masters Thesis]. Universidade Federal de Pernambuco; 2019. Available from: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/36042

5. GUERRERO PEÑA, Fidel Alejandro. Loss Function Modeling for Deep Neural Networks Applied to Pixel-level Tasks .

Degree: 2019, Universidade Federal de Pernambuco

 In recent years, deep convolutional neural networks has overcome several challenges in the Ąeld of Computer Vision and Image Processing. Particularly, pixel-level tasks such as… (more)

Subjects/Keywords: Inteligência Computacional; Redes Convolucionais Profundas; Função de Perda; Segmentação de Instâncias

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APA (6th Edition):

GUERRERO PEÑA, F. A. (2019). Loss Function Modeling for Deep Neural Networks Applied to Pixel-level Tasks . (Doctoral Dissertation). Universidade Federal de Pernambuco. Retrieved from https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/36676

Chicago Manual of Style (16th Edition):

GUERRERO PEÑA, Fidel Alejandro. “Loss Function Modeling for Deep Neural Networks Applied to Pixel-level Tasks .” 2019. Doctoral Dissertation, Universidade Federal de Pernambuco. Accessed August 03, 2020. https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/36676.

MLA Handbook (7th Edition):

GUERRERO PEÑA, Fidel Alejandro. “Loss Function Modeling for Deep Neural Networks Applied to Pixel-level Tasks .” 2019. Web. 03 Aug 2020.

Vancouver:

GUERRERO PEÑA FA. Loss Function Modeling for Deep Neural Networks Applied to Pixel-level Tasks . [Internet] [Doctoral dissertation]. Universidade Federal de Pernambuco; 2019. [cited 2020 Aug 03]. Available from: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/36676.

Council of Science Editors:

GUERRERO PEÑA FA. Loss Function Modeling for Deep Neural Networks Applied to Pixel-level Tasks . [Doctoral Dissertation]. Universidade Federal de Pernambuco; 2019. Available from: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/36676

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