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Reinforcement learning for macro-management in the microrts game
(2019)
Resumo: Nesta dissertacao, apresentamos uma proposta para a aplicacao de tecnicas de aprendizado por reforco em jogos de estrategia em tempo real para aprender estrategias de macro-gerenciamento. Esta proposta tem como ...
Transferência de conhecimento da transformada shapelet para classificação de séries temporais em redes neurais convolucionais
(2021)
Resumo: O crescente acúmulo na aquisição de dados, por mais diversos dispositivos, torna necessário o uso de ferramentas automatizadas para a descoberta de padrões. Dentre estas ferramentas automatizadas, a classificação ...
Planejamento semi-autônomo : uma nova abordagem para a segmentação de planos em ambientes multiagente
(2020)
Resumo: Nesta dissertação é apresentada uma extensão ao planejador HEART publicado em (Gréa et al., 2018). O planejador HEART apresenta um mecanismo para a solução do problema de planejamento através do uso de rede de ...
Algoritmos evolutivos com tratamento de restrições aplicados ao problema de planejamento do despacho hidrotérmico
(2019)
Resumo: Este trabalho apresenta o processo de pesquisa, desenvolvimento, aplicação e análise de algoritmos evolutivos com tratamento de restrições sobre o problema do planejamento do despacho hidroelétrico. Previamente à ...
Planejamento módulo teorias : estudo e análise de desempenho para um novo domínio usando tempo e recursos
(2019)
Resumo: À medida que a pesquisa de planejamento se torna mais relevante para aplicações no mundo real, aumentam as demandas de poder expressivo na linguagem de modelagem. Em particular, existe um novo formalismo de ...
Abordagens livres de segmentação para reconhecimento automático de cadeias numéricas manuscritas utilizando aprendizado profundo
(2019)
Resumo: Nas ultimas decadas, o reconhecimento de cadeias numericas manuscritas tem sido abordado de maneira similar por varios autores, no que se refere ao tratamento de digitos conectados. A necessidade de segmentar esses ...
Rogue one : rebelling against machine learning (in) security
(2023)
Resumo: Aprendizado de Máquina é amplamente utilizado em várias tarefas de segurança computacional hoje em dia e é considerado estado da arte pois ajuda a melhorar a detecção de novos ataques, podendo acompanhar suas ...
Uma especialização do Yolov3 para detecção de pedestres
(2019)
Resumo: A Detecção de Pedestres é uma tarefa da Visão Computacional que trabalha na localização de pedestres em imagens/vídeos para aplicações como assistência de direção, videomonitoramento, interfaces humanas, veículos ...
Comparison of natural language processing algorithms applied to small supervised datasets in the legal domain
(2022)
Resumo: O presente trabalho procura investigar a performance de técnicas de transfer learning em conjunto com técnicas de data augmentation e diferentes algoritmos de aprendizagem supervisionada e semi-supervisionada na ...
A robust context based approach to detect and segment the ocular region components
(2022)
Resumo: Devido à demanda mundial por sistemas de segurança, a biometria é um tópico crítico de pesquisa em visão computacional. Várias características do corpo humano (impressão digital, face, íris, retina e voz) podem ser ...