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Bem-vindo à plataforma que reúne todos os trabalhos de pós-graduação aprovados nos programas de pós-graduação do Instituto de Matemática e Estatística (IME) da Universidade de São Paulo (USP). Aqui, você encontrará uma rica coleção de dissertações e teses nas áreas de matemática, estatística, computação, matemática aplicada e bioinformática, abrangendo uma ampla gama de temas e áreas de estudo. Alguns trabalhos podem estar disponíveis com o link para o texto completo na Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP, enquanto outros podem não ter essa referência. No entanto, mesmo os trabalhos sem link estão disponíveis como exemplares físicos na biblioteca. Explore esse acervo valioso e mergulhe no conhecimento produzido por nossos pesquisadores e acadêmicos.

Data de defesa Título Aluno Orientador Nível
20/11/2020 Teste de propriedade e estimação de parâmetros Henrique Stagni Autoria Yoshiharu Kohayakawa Doutorado
17/11/2020 Modelagem para dados de sobrevivência com censura dependente: aplicação para análise do tempo de sobrevivência ajustado pela qualidade de vida Fernando Henrique Sousa Barreto Autoria Gisela Tunes da Silva Mestrado
13/11/2020 Transição de Fase e Metaestabilidade num Modelo Estocástico de Rede de Neurônios Gerando Disparos Morgan Florian Thibault Andre Autoria Jefferson Antonio Galves Doutorado
09/11/2020 Visual Analytics para Aprendizado de Máquina - Computando e Analisando Mapas da Fronteira de Decisão de Classificadores Francisco Caio Maia Rodrigues Autoria Roberto Hirata Junior Doutorado
09/11/2020 Identificação por phage display de candidatos vacinais para esquistossomose mansônica baseada na auto-cura de macacos rhesus (<i>Macaca mulatta</i>) João Vicente de Morais Malvezzi Autoria Sergio Verjovski de Almeida Mestrado
21/10/2020 Modelos Neurais para Regressão de Séries Temporais Thiago Ildeu Albuquerque Lira Autoria Marcelo Finger Mestrado
20/10/2020 Unidades Centrais em Anéis de Grupo Vitor Araujo Garcia Autoria Raul Antonio Ferraz Doutorado
16/10/2020 Uma análise da síntese de exemplos para detecção de objetos baseada em aprendizado profundo Leonardo Blanger Autoria Nina Sumiko Tomita Hirata Mestrado
07/10/2020 Um modelo semi-local para folheações Riemannianas singulares Marcelo Kodi Inagaki Autoria Marcos Martins Alexandrino da Silva Doutorado
07/10/2020 Proposta de novos métodos para estimação de parâmetros em equações diferenciais ordinárias  André Thomaz Gandolpho de Mello Autoria Junior Barrera Mestrado