Zobrazeno 1 - 7
of 7
pro vyhledávání: '"Daniel M. de Oliveira"'
Autor:
Lana S. Maia, Anne Shayene C. de Bomfim, Daniel M. de Oliveira, Fernanda R. Pinhati, Monique O. T. da Conceição, Hernane S. Barud, Simone A. Medeiros, Derval S. Rosa, Daniella R. Mulinari
Publikováno v:
Journal of Applied Polymer Science. 140
Autor:
Daniel M. de Oliveira, André Gustavo Scolari Conceição, Ubiratan de Melo Pinto Junior, Caio Cristiano Barros Viturino
Publikováno v:
2021 Latin American Robotics Symposium (LARS), 2021 Brazilian Symposium on Robotics (SBR), and 2021 Workshop on Robotics in Education (WRE).
Publikováno v:
2021 Latin American Robotics Symposium (LARS), 2021 Brazilian Symposium on Robotics (SBR), and 2021 Workshop on Robotics in Education (WRE).
Autor:
Emanuele Giorgi, Daniel M. de Oliveira, Nivison Ruy Rocha Nery, Michael Begon, G A Sacramento, J S Cruz, Peter J. Diggle, Jamie E. Childs, Kathryn P. Hacker, Albert I. Ko, Max T. Eyre, F. Costa, Mitermayer G. Reis, Hussein Khalil, Carvalho-Pereira Tsa., Elsio A. Wunder, Fábio Neves Souza
BackgroundZoonotic spillover from animal reservoirs is responsible for a significant global public health burden, but the processes that promote spillover events are poorly understood in complex urban settings. Endemic transmission of Leptospira, the
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::785a4913ff8ed3199b9e428dc1cd218c
https://doi.org/10.1101/2021.09.21.21263884
https://doi.org/10.1101/2021.09.21.21263884
Publikováno v:
Procedings do XV Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente.
Publikováno v:
Anais do Congresso Brasileiro de Automática 2020.
Neste trabalho sera apresentado um método de preensão robóotica baseado em informação visual RGB+D, utilizando uma rede neural convolucional e nuvem de pontos. A rede neural, com arquitetura SSD512, detectaráa o objeto em imagem RGB e a área d
Autor:
Cezar B. Lemos, Daniel M. de Oliveira, Caio Cristiano Barros Viturino, Kleber de Lima Santana Filho, André Gustavo Scolari Conceição
Publikováno v:
Anais do Congresso Brasileiro de Automática 2020.
Este artigo propõe um sistema em cascata de duas etapas utilizando a Generative Grasping Convolutional Neural Network (GG-CNN) e uma versão modificada da arquitetura Single Shot Multibox Detector (SSD) para a realização de preensões robóticas a