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Non‐invasive setup for grape maturation classification using deep learning
Autor: Daniel dos Santos Costa, Rodrigo Pereira Ramos, Ricardo M. Prates, Bárbara Teruel, Eduardo F. Simas Filho, Jéssica S Gomes
Publikováno v: Journal of the Science of Food and Agriculture. 101:2042-2051
Background The San Francisco Valley region from Brazil is known worldwide for its fruit production and exportation, especially grapes and wines. The grapes have high quality not only due to the excellent morphological characteristics, but also to the
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::f24aba89b091a69103d85564e0b538b7
https://doi.org/10.1002/jsfa.10824
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Dynamic Response Prediction of Bi-State Emission of Quantum Dot Lasers Based on Extreme Learning Machine
Autor: Wild F. S. Santos, Eduardo F. Simas Filho, George A. P. The
Publikováno v: 2021 International Conference on Numerical Simulation of Optoelectronic Devices (NUSOD).
Dual-state emission is an phenomenon which takes place in Quantum Dot Lasers at different temperature and operating conditions. In this study, we investigate that issue from a nonlinear regression model based on Extreme Learning Machine, which reveal
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::2a5d173c9c96ffffa16935c25ce6e95c
https://doi.org/10.1109/nusod52207.2021.9541499
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3
Insulator visual non-conformity detection in overhead power distribution lines using deep learning
Autor: André P. Marotta, Ricardo Pedrini Cruz, Jaime S. Cardoso, Rodrigo Pereira Ramos, Ricardo M. Prates, Eduardo F. Simas Filho
Publikováno v: Computers & Electrical Engineering. 78:343-355
Overhead Power Distribution Lines (OPDLs) correspond to a large percentage of the medium-voltage electrical systems. In these networks, visual inspection activities are usually performed without resorting to automated systems, requiring a significant
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::ce81653277f2f14a45920f0052d03d70
https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2019.08.001
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4
Simulador de Ruído de Cavitação de Embarcações utilizando uma Rede Neural Realimentada
Autor: Eduardo F. Simas Filho, Antônio Fernandes Junior, Anderson Santos, Elio Sarno Filho, José Manoel de Seixas
Publikováno v: Anais do 15. Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional.
Sistemas de sonar passivo são utilizados tanto em aplicações civis quanto militares, para tarefas como monitoramento do ambiente submarino e detecção de animais e embarcações. A aquisição de sinais acústicos submarinos requer um complexo si
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::756fd743037e212a679f6d9dbc86d845
https://doi.org/10.21528/cbic2021-145
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5
Uma Proposta para Calibração do Sistema Online de Seleção de Eventos no Detector ATLAS utilizando Gradient Boosted Decision Trees
Autor: Paulo Farias, Bertrand Laforge, Eduardo F. Simas Filho, José Manoel de Seixas, Juan Marin, Werner Spolidoro Freund, João Fonseca, Edmar Egidio Purcino de Souza
Publikováno v: Anais do 15. Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional.
Particle physics experiments deal with a huge volume of information and a complex sequential processing chain for online selection (trigger) of events. In the ATLAS experiment at the Large Hadron Collider (LHC), the trigger system is responsible for
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::d0bfe2601c7411f9d60c7aedb8d83f93
https://doi.org/10.21528/cbic2021-149
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Informação Especialista para um Sistema de Filtragem Online com Ensemble de Redes Neurais em um Ambiente com Alta Taxa de Eventos
Autor: Paulo Farias, João Victor da Fonseca Pinto, José Manoel de Seixas, Juan Marin, Edmar Egidio Purcino de Souza, Micael Veríssimo Araújo, Eduardo F. Simas Filho
Publikováno v: Anais do 15. Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional.
O experimento ATLAS é projetado para observar os constituintes fundamentais em colisões de partículas no Grande Colisor de Hádrons (LHC). Na próxima tomada de dados, espera-se aumentar a energia de colisão e a taxa de produção de informaçõe
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::52decac014809ce566efb4a67635f730
https://doi.org/10.21528/cbic2021-139
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Redes Neurais como um método de redução do Crosstalk entre sensores no calorímetro eletromagnético do experimento ATLAS
Autor: Bertrand Laforge, José Manoel de Seixas, Eduardo F. Simas Filho, Marton S. Dos Santos, Paulo Farias
Publikováno v: Anais do 15. Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional.
O ATLAS é o maior experimento do complexo do acelerador de partículas LHC no CERN. Está localizado em um dos pontos de colisão no túnel do acelerador e é composto de um conjunto de sub-detectores especializados para caracterizar as partículas
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::9bf7b4a986f51ea9ecc5ddc2ee5e9174
https://doi.org/10.21528/cbic2021-147
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9
Novelty Detection Applied in Recognition of Facial Expressions
Autor: J. J. F. Cerqueira, Márcio S. P. Bove, Eduardo F. Simas Filho
Publikováno v: Anais do Congresso Brasileiro de Automática 2020.
Esta pesquisa investiga a capacidade das redes Perceptron de Múltiplas Camadas (MLP) e Função de Base Radial (RBF) na tarefa de Detecção de Novidade (DN) no reconhecimento de expressões faciais usando recursos de vídeo. O conjunto de dados de
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::44e4ca05666c484c19763cb44ff0fee0
https://doi.org/10.48011/asba.v2i1.1118
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10
Predição de Pagamento de Cartão de Crédito com Uso de Árvore de Decisão e Rede Neural
Autor: Augusto S. L. Carvalho, J. J. F. Cerqueira, Eduardo F. Simas Filho
Publikováno v: Anais do Congresso Brasileiro de Automática 2020.
Neste artigo, faz-se uma análise do uso de duas metodologias para classificação de predição depagamento com cartão de crédito, verificando uma probabilidade de pagamento. Entre as diversas técnicasde Mineração de Dados existentes, foram usa
Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::b1263ca445fee9e72794361006524e11
https://doi.org/10.48011/asba.v2i1.1365
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