Referências
[1] Nações Unidas, Departamento de Assuntos Económicos e Sociais, Divisão da População (2019). Perspetivas de urbanização mundial: A revisão de 2018 (ST/ESA/ SER.A/420). Nova Iorque: Nações Unidas . [2] "Smart cities: background paper", Departamento de Negócios, Inovação e Competências do Reino Unido, Tech. Rep., 2013. [3] M. Goulão, L. Bandeira, B. Martins, et al. Treinamento de modelos de classificação de sons ambientais para implantação no mundo real em dispositivos de borda. Discov Appl Sci 6, 166 (2024). https:// doi.org/10.1007/s42452-024-05803-7 [4] J. P. Novo, M. Goulão, L. Bandeira, et al. Abordagens baseadas em aumento para superar a baixa visibilidade na deteção de objetos de rua. 2023 International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA), Jacksonville, FL, USA (2023), pp. 1943-1948, https://doi.org/10.1109/ICMLA58977.2023.00294. [5] N. Wojke, A. Bewley, D. Paulus. (2017). Rastreamento simples online e em tempo real com uma métrica de associação profunda. https://arxiv.org/abs/1703.07402 [6] A. Arregi, O. Vegas, A. Lertxundi, et al. Exposição ao ruído do tráfego rodoviário e seu impacto na saúde: dados de estudos em animais e humanos – stress crónico, inflamação e stress oxidativo como componentes-chave da complexa via a jusante subjacente aos efeitos não auditivos induzidos pelo ruído. Environ Sci Pollut Res 31, 46820-46839 (2024). https://doi.org/10.1007/s11356-024-33973-9
14
Powered by FlippingBook