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Assuntos:
“...Metrics for binary classification...”
Modelos alternativos para classificação em dados desbalanceados
Tese
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Assuntos:
“...Processamento : Imagens médicas...”
Detecção e qualificação de lesões melanocíticas através de evidências locais e de contexto
Dissertação
3
Assuntos:
“...Metrics for binary classification...”
Modelos alternativos para classificação em dados desbalanceados
Tese
4
Assuntos:
“...Text classification...”
Classificação das despesas com pessoal no contexto dos Tribunais de Contas
Dissertação
5
Assuntos:
“...Processamento de Imagens...”
Diagnóstico de glaucoma em retinografias utilizando funções geoestatística
Dissertação
6
Assuntos:
“...Processamento de imagens...”
Construção de atributos binários baseada em análise de interações
Tese
7
Assuntos:
“...Processamento eletrônico de dados...”
Detectores de mudança de conceito por meio do mapeamento espacial do fluxo de dados usando quadtree
Tese
8
Assuntos:
“...Processamento de sinal...”
Detecção acústica de vazamento de gás em plataforma de petróleo offshore
Dissertação
9
Assuntos:
“...Processamento de sinal...”
Detecção acústica de vazamento de gás em plataforma de petróleo offshore
Dissertação
10
“... no processo de classificação....”
HSMI: método de classificação hierárquico baseado em SVM multikernel com otimização meta-heurística
Tese
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“...Técnicas de Morfologia Matemática desempenham um papel fundamental no processamento de imagens...”
Algoritmo para o aprendizado via espaço de aprendizado de W-operadores multicamadas
Dissertação
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“...O avanço na área de processamento de imagens apresenta- se como uma tecnologia em pleno...”
Desenvolvimento de metodologias para determinação do bem-estar e massa corporal de frangos de corte por meio de análise digital de imagens
Tese
13
“... volumétricos, importante na compreensão destes, é um processo não-trivial e, em decorrência, diversas técnicas...”
Especificação de funções de transferência unidimensionais e multidimensionais para visualização volumétrica direta
Dissertação
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“... descritores de imagens foram avaliados: grey level coocurrence matrix, local binary patterns e grey level run...”
Visão computacional para identificação de espécies lenhosas em campo
Dissertação