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  • Source: Nonlinear Dynamics. Unidades: IFSC, EP

    Subjects: CRIPTOLOGIA, CAOS (SISTEMAS DINÂMICOS), TEORIA DA INFORMAÇÃO

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    • ABNT

      MACHICAO, Jeaneth e BRUNO, Odemir Martinez e BAPTISTA, Murilo S. Zooming into chaos as a pathway for the creation of a fast, light and reliable cryptosystem. Nonlinear Dynamics, v. 104, n. 1, p. 753-764, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s11071-021-06280-y. Acesso em: 03 maio 2024.
    • APA

      Machicao, J., Bruno, O. M., & Baptista, M. S. (2021). Zooming into chaos as a pathway for the creation of a fast, light and reliable cryptosystem. Nonlinear Dynamics, 104( 1), 753-764. doi:10.1007/s11071-021-06280-y
    • NLM

      Machicao J, Bruno OM, Baptista MS. Zooming into chaos as a pathway for the creation of a fast, light and reliable cryptosystem [Internet]. Nonlinear Dynamics. 2021 ; 104( 1): 753-764.[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11071-021-06280-y
    • Vancouver

      Machicao J, Bruno OM, Baptista MS. Zooming into chaos as a pathway for the creation of a fast, light and reliable cryptosystem [Internet]. Nonlinear Dynamics. 2021 ; 104( 1): 753-764.[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11071-021-06280-y
  • Source: Journal of Physics: Conference Series. Conference titles: European Conference on Applied Superconductivity (EUCAS2013). Unidades: IF, EP

    Subjects: SUPERCONDUTIVIDADE, SINTERIZAÇÃO, CONDUTIVIDADE TÉRMICA

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    • ABNT

      GOVEA-ALCAIDE, Ernesto et al. Spark plasma sintering consolidation of Bi1.65Pb0.35Sr2Ca2Cu3010+δ ceramic samples. Journal of Physics: Conference Series. Bristol: Instituto de Física, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1088/1742-6596/507/1/012022. Acesso em: 03 maio 2024. , 2014
    • APA

      Govea-Alcaide, E., Machado, I. F., Torikachvili, M. S., Dilley, N. R., & Jardim, R. F. (2014). Spark plasma sintering consolidation of Bi1.65Pb0.35Sr2Ca2Cu3010+δ ceramic samples. Journal of Physics: Conference Series. Bristol: Instituto de Física, Universidade de São Paulo. doi:10.1088/1742-6596/507/1/012022
    • NLM

      Govea-Alcaide E, Machado IF, Torikachvili MS, Dilley NR, Jardim RF. Spark plasma sintering consolidation of Bi1.65Pb0.35Sr2Ca2Cu3010+δ ceramic samples [Internet]. Journal of Physics: Conference Series. 2014 ; 507 1-5.[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://doi.org/10.1088/1742-6596/507/1/012022
    • Vancouver

      Govea-Alcaide E, Machado IF, Torikachvili MS, Dilley NR, Jardim RF. Spark plasma sintering consolidation of Bi1.65Pb0.35Sr2Ca2Cu3010+δ ceramic samples [Internet]. Journal of Physics: Conference Series. 2014 ; 507 1-5.[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://doi.org/10.1088/1742-6596/507/1/012022
  • Source: Current Genomics. Unidades: IFSC, EP

    Subjects: COMPUTAÇÃO GRÁFICA, COMPUTAÇÃO APLICADA, CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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    • ABNT

      MACHICAO, Jeaneth et al. On the use of topological features of metabolic networks for the classifi-cation of cancer samples. Current Genomics, v. 22, n. 2, p. 88-97, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.2174/1389202922666210301084151. Acesso em: 03 maio 2024.
    • APA

      Machicao, J., Craighero, F., Maspero, D., Angaroni, F., Damiani, C., Graudenzi, A., et al. (2021). On the use of topological features of metabolic networks for the classifi-cation of cancer samples. Current Genomics, 22( 2), 88-97. doi:10.2174/1389202922666210301084151
    • NLM

      Machicao J, Craighero F, Maspero D, Angaroni F, Damiani C, Graudenzi A, Antoniotti M, Bruno OM. On the use of topological features of metabolic networks for the classifi-cation of cancer samples [Internet]. Current Genomics. 2021 ; 22( 2): 88-97.[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://doi.org/10.2174/1389202922666210301084151
    • Vancouver

      Machicao J, Craighero F, Maspero D, Angaroni F, Damiani C, Graudenzi A, Antoniotti M, Bruno OM. On the use of topological features of metabolic networks for the classifi-cation of cancer samples [Internet]. Current Genomics. 2021 ; 22( 2): 88-97.[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://doi.org/10.2174/1389202922666210301084151
  • Source: Information Sciences. Unidades: IFSC, EP

    Subjects: COMPUTAÇÃO GRÁFICA, COMPUTAÇÃO APLICADA, CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      MACHICAO, Jeaneth et al. A visual analysis method of randomness for classifying and ranking pseudo-random number generators. Information Sciences, v. 558, p. 1-20, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.10.041. Acesso em: 03 maio 2024.
    • APA

      Machicao, J., Ngo, Q. Q., Molchanov, V., Linsen, L., & Bruno, O. M. (2021). A visual analysis method of randomness for classifying and ranking pseudo-random number generators. Information Sciences, 558, 1-20. doi:10.1016/j.ins.2020.10.041
    • NLM

      Machicao J, Ngo QQ, Molchanov V, Linsen L, Bruno OM. A visual analysis method of randomness for classifying and ranking pseudo-random number generators [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 558 1-20.[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.10.041
    • Vancouver

      Machicao J, Ngo QQ, Molchanov V, Linsen L, Bruno OM. A visual analysis method of randomness for classifying and ranking pseudo-random number generators [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 558 1-20.[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.10.041
  • Source: Pattern Recognition. Unidades: IFSC, EP

    Subjects: REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL, TEXTURA

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      ZIELINSKI, Kallil Miguel Caparroz et al. A network classification method based on density time evolution patterns extracted from network automata. Pattern Recognition, v. 146, p. 109802-1-109802-13 + supplementary materials, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.109946. Acesso em: 03 maio 2024.
    • APA

      Zielinski, K. M. C., Ribas, L. C., Machicao, J., & Bruno, O. M. (2024). A network classification method based on density time evolution patterns extracted from network automata. Pattern Recognition, 146, 109802-1-109802-13 + supplementary materials. doi:10.1016/j.patcog.2023.109946
    • NLM

      Zielinski KMC, Ribas LC, Machicao J, Bruno OM. A network classification method based on density time evolution patterns extracted from network automata [Internet]. Pattern Recognition. 2024 ; 146 109802-1-109802-13 + supplementary materials.[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.109946
    • Vancouver

      Zielinski KMC, Ribas LC, Machicao J, Bruno OM. A network classification method based on density time evolution patterns extracted from network automata [Internet]. Pattern Recognition. 2024 ; 146 109802-1-109802-13 + supplementary materials.[citado 2024 maio 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.109946

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