Análise comparativa de modelos de aprendizado de máquina para mapeamento de inundações

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Kuchinski, Vinícius
Data de Publicação: 2023
Outros Autores: Paiva, Rodrigo Cauduro Dias de
Tipo de documento: Artigo de conferência
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/270881
id UFRGS-2_cf52ccf404e28b0877331796dff6259b
oai_identifier_str oai:www.lume.ufrgs.br:10183/270881
network_acronym_str UFRGS-2
network_name_str Repositório Institucional da UFRGS
repository_id_str
spelling Kuchinski, ViníciusPaiva, Rodrigo Cauduro Dias deSimpósio Brasileiro de Recursos Hídricos (25. : 2023 : Aracaju, SE)2024-01-12T03:28:07Z20232318-0358http://hdl.handle.net/10183/270881001193280application/pdfporSimpósio Brasileiro de Recursos Hídricos ( 25. : 2023 : Aracaju). Anais [recurso eletrônico]. Porto Alegre : ABRHidro, 2023Modelos computacionaisAprendizado de máquinaMapeamento de inundaçõesSensoriamento remotoUruguai, Rio, Bacia doAnálise comparativa de modelos de aprendizado de máquina para mapeamento de inundaçõesinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/otherinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSTEXT001193280.pdf.txt001193280.pdf.txtExtracted Texttext/plain25340http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/270881/2/001193280.pdf.txtb7eade8832754e4cc026f0dd26a89d47MD52ORIGINAL001193280.pdfTexto completoapplication/pdf1141777http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/270881/1/001193280.pdf3d054249b045f12c1b2997f7dc49dcf5MD5110183/2708812024-01-13 04:40:35.116697oai:www.lume.ufrgs.br:10183/270881Repositório de PublicaçõesPUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestopendoar:2024-01-13T06:40:35Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Análise comparativa de modelos de aprendizado de máquina para mapeamento de inundações
title Análise comparativa de modelos de aprendizado de máquina para mapeamento de inundações
spellingShingle Análise comparativa de modelos de aprendizado de máquina para mapeamento de inundações
Kuchinski, Vinícius
Modelos computacionais
Aprendizado de máquina
Mapeamento de inundações
Sensoriamento remoto
Uruguai, Rio, Bacia do
title_short Análise comparativa de modelos de aprendizado de máquina para mapeamento de inundações
title_full Análise comparativa de modelos de aprendizado de máquina para mapeamento de inundações
title_fullStr Análise comparativa de modelos de aprendizado de máquina para mapeamento de inundações
title_full_unstemmed Análise comparativa de modelos de aprendizado de máquina para mapeamento de inundações
title_sort Análise comparativa de modelos de aprendizado de máquina para mapeamento de inundações
author Kuchinski, Vinícius
author_facet Kuchinski, Vinícius
Paiva, Rodrigo Cauduro Dias de
author_role author
author2 Paiva, Rodrigo Cauduro Dias de
author2_role author
dc.contributor.event.pt_BR.fl_str_mv Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos (25. : 2023 : Aracaju, SE)
dc.contributor.author.fl_str_mv Kuchinski, Vinícius
Paiva, Rodrigo Cauduro Dias de
dc.subject.por.fl_str_mv Modelos computacionais
Aprendizado de máquina
Mapeamento de inundações
Sensoriamento remoto
Uruguai, Rio, Bacia do
topic Modelos computacionais
Aprendizado de máquina
Mapeamento de inundações
Sensoriamento remoto
Uruguai, Rio, Bacia do
publishDate 2023
dc.date.issued.fl_str_mv 2023
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2024-01-12T03:28:07Z
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
info:eu-repo/semantics/other
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10183/270881
dc.identifier.issn.pt_BR.fl_str_mv 2318-0358
dc.identifier.nrb.pt_BR.fl_str_mv 001193280
identifier_str_mv 2318-0358
001193280
url http://hdl.handle.net/10183/270881
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.ispartof.pt_BR.fl_str_mv Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos ( 25. : 2023 : Aracaju). Anais [recurso eletrônico]. Porto Alegre : ABRHidro, 2023
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFRGS
instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron:UFRGS
instname_str Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron_str UFRGS
institution UFRGS
reponame_str Repositório Institucional da UFRGS
collection Repositório Institucional da UFRGS
bitstream.url.fl_str_mv http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/270881/2/001193280.pdf.txt
http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/270881/1/001193280.pdf
bitstream.checksum.fl_str_mv b7eade8832754e4cc026f0dd26a89d47
3d054249b045f12c1b2997f7dc49dcf5
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1801225109014315008

Registros relacionados