1) As PRODUÇÕES ACADÊMICAS deverão ser encaminhadas em formato PDF, desbloqueado para seleção e cópia de texto, para o e-mail ri@sibi.ufal.br, juntamente com o Termo de Autorização para a Publicação (assinado).
2) Devem estar inseridos no CORPO da produção acadêmica, os seguintes documentos:
FICHA CATALOGRÁFICA - elaborada por um bibliotecário;
FOLHA DE APROVAÇÃO - deverá estar assinada por todos membros da banca examinadora.
3) O TERMO DE AUTORIZAÇÃO PARA PUBLICAÇÃO deverá estar preenchido de acordo com o tipo de produção, assinado pelo(a) autor(a), e enviado por e-mail juntamente com o trabalho acadêmico.
OBS 1.: Os TCC dos CURSOS DE PEDAGOGIA (Presencial e EaD) do Centro de Educação (CEDU) devem ser enviados, exclusivamente, para o e-mail
biblioteca.setorial@cedu.ufal.br.
OBS 2.: O tempo de resposta às solicitações enviadas ao RIUFAL é de seis dias úteis.
OBS 3.: Acesse www.sibi.ufal.br para mais informações sobre o RIUFAL.
Navegando por Autor Marques, Paulo Mazzoncini de Azevedo
| Data do documento | Título | Autor(es) | Tipo |
|---|---|---|---|
| 11-mai-2015 | Auxílio computadorizado ao diagnóstico do câncer de pulmão otimizado por GPU | Ferreira Júnior, José Raniery | Dissertação |
| 27-nov-2020 | MMI-GAN: multi medical imaging translation using generative adversarial network | Souza, Eduardo Felipe de | Dissertação |
| 31-jan-2019 | Modelo computacional para classificação de nódulos pulmonares utilizando redes neurais convolucionais | Lima, Lucas Lins de | Dissertação |
| 31-jul-2017 | Modelo para a classificação de nódulos pulmonares pequenos usando descritores radiomics | Lima Filho, Ailton Felix de | Dissertação |
| 29-out-2021 | Multimodality CT/MRI Radiomics for Lung Nodule Malignancy Suspiciousness Classification | Jatobá, Anthony Emanoel de Albuquerque | Dissertação |
| 27-nov-2020 | PREDCGAN: uma abordagem para geração de nódulos pulmonares sintéticos GAN usando pré-treinamento | Anjos, Bruno Henrique Lira dos | Dissertação |