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  • Fonte: Pesquisa FAPESP. Unidade: IFSC

    Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, FÍSICA COMPUTACIONAL, ARQUEOLOGIA, PAPIRO, PESQUISA CIENTÍFICA, CIÊNCIA (DISSEMINAÇÃO)

    Versão PublicadaAcesso à fonteComo citar
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    • ABNT

      BRUNO, Odemir Martinez. Inteligência artificial decifra parte de papiro da antiguidade. [Depoimento a Maria Guimarães]. Pesquisa FAPESP. São Paulo: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://revistapesquisa.fapesp.br/inteligencia-artificial-decifra-parte-de-papiro-da-antiguidade/. Acesso em: 01 ago. 2024. , 2024
    • APA

      Bruno, O. M. (2024). Inteligência artificial decifra parte de papiro da antiguidade. [Depoimento a Maria Guimarães]. Pesquisa FAPESP. São Paulo: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://revistapesquisa.fapesp.br/inteligencia-artificial-decifra-parte-de-papiro-da-antiguidade/
    • NLM

      Bruno OM. Inteligência artificial decifra parte de papiro da antiguidade. [Depoimento a Maria Guimarães] [Internet]. Pesquisa FAPESP. 2024 ; 338[citado 2024 ago. 01 ] Available from: https://revistapesquisa.fapesp.br/inteligencia-artificial-decifra-parte-de-papiro-da-antiguidade/
    • Vancouver

      Bruno OM. Inteligência artificial decifra parte de papiro da antiguidade. [Depoimento a Maria Guimarães] [Internet]. Pesquisa FAPESP. 2024 ; 338[citado 2024 ago. 01 ] Available from: https://revistapesquisa.fapesp.br/inteligencia-artificial-decifra-parte-de-papiro-da-antiguidade/
  • Unidade: IFSC

    Assuntos: COMPUTAÇÃO APLICADA, AGRICULTURA

    Como citar
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    • ABNT

      Information Processing in Agriculture. . Amsterdam: Elsevier BV. . Acesso em: 01 ago. 2024. , 2024
    • APA

      Information Processing in Agriculture. (2024). Information Processing in Agriculture. Amsterdam: Elsevier BV.
    • NLM

      Information Processing in Agriculture. 2024 ;[citado 2024 ago. 01 ]
    • Vancouver

      Information Processing in Agriculture. 2024 ;[citado 2024 ago. 01 ]
  • Fonte: Chaos, Solitons and Fractals. Unidade: IFSC

    Assuntos: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ÓRBITA, FÍSICA COMPUTACIONAL

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
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    • ABNT

      ALVARENGA, João Pedro do Valle e BRUNO, Odemir Martinez. Dynamics and patterns of the least significant digits of the infinite-arithmetic precision logistic map orbits. Chaos, Solitons and Fractals, v. 180, p. 114488-1-114488-9, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2024.114488. Acesso em: 01 ago. 2024.
    • APA

      Alvarenga, J. P. do V., & Bruno, O. M. (2024). Dynamics and patterns of the least significant digits of the infinite-arithmetic precision logistic map orbits. Chaos, Solitons and Fractals, 180, 114488-1-114488-9. doi:10.1016/j.chaos.2024.114488
    • NLM

      Alvarenga JP do V, Bruno OM. Dynamics and patterns of the least significant digits of the infinite-arithmetic precision logistic map orbits [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2024 ; 180 114488-1-114488-9.[citado 2024 ago. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2024.114488
    • Vancouver

      Alvarenga JP do V, Bruno OM. Dynamics and patterns of the least significant digits of the infinite-arithmetic precision logistic map orbits [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2024 ; 180 114488-1-114488-9.[citado 2024 ago. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2024.114488
  • Fonte: Pattern Recognition. Unidade: IFSC

    Assuntos: REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL, TEXTURA, RECONHECIMENTO DE PADRÕES

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    • ABNT

      RIBAS, Lucas Correia e BRUNO, Odemir Martinez. Learning a complex network representation for shape classification. Pattern Recognition, v. 154, p. 110566-1-110566-10 + supplementary data, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2024.110566. Acesso em: 01 ago. 2024.
    • APA

      Ribas, L. C., & Bruno, O. M. (2024). Learning a complex network representation for shape classification. Pattern Recognition, 154, 110566-1-110566-10 + supplementary data. doi:10.1016/j.patcog.2024.110566
    • NLM

      Ribas LC, Bruno OM. Learning a complex network representation for shape classification [Internet]. Pattern Recognition. 2024 ; 154 110566-1-110566-10 + supplementary data.[citado 2024 ago. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2024.110566
    • Vancouver

      Ribas LC, Bruno OM. Learning a complex network representation for shape classification [Internet]. Pattern Recognition. 2024 ; 154 110566-1-110566-10 + supplementary data.[citado 2024 ago. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2024.110566
  • Fonte: Physica A. Unidade: IFSC

    Assuntos: REDES NEURAIS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, PROCESSAMENTO DE IMAGENS

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
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    • ABNT

      COSTA, Luciano da Fontoura. Multiset neurons. Physica A, v. 609, n. Ja 2023, p. 128318-1-128318-34, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.physa.2022.128318. Acesso em: 01 ago. 2024.
    • APA

      Costa, L. da F. (2023). Multiset neurons. Physica A, 609( Ja 2023), 128318-1-128318-34. doi:10.1016/j.physa.2022.128318
    • NLM

      Costa L da F. Multiset neurons [Internet]. Physica A. 2023 ; 609( Ja 2023): 128318-1-128318-34.[citado 2024 ago. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2022.128318
    • Vancouver

      Costa L da F. Multiset neurons [Internet]. Physica A. 2023 ; 609( Ja 2023): 128318-1-128318-34.[citado 2024 ago. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2022.128318
  • Fonte: Anais. Nome do evento: Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde - SBCAS. Unidades: IFSC, IME

    Assuntos: SISTEMA ÚNICO DE SAÚDE, POLÍTICA DE SAÚDE, REDES COMPLEXAS

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    • ABNT

      PEREIRA, Gabriely Rangel e COSTA, Luciano da Fontoura e KON, Fábio. Análise e visualização do processo de regionalização do tema Único de Saúde (SUS): uma perspectiva em sistemas complexos. 2023, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2023.229367. Acesso em: 01 ago. 2024.
    • APA

      Pereira, G. R., Costa, L. da F., & Kon, F. (2023). Análise e visualização do processo de regionalização do tema Único de Saúde (SUS): uma perspectiva em sistemas complexos. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/sbcas_estendido.2023.229367
    • NLM

      Pereira GR, Costa L da F, Kon F. Análise e visualização do processo de regionalização do tema Único de Saúde (SUS): uma perspectiva em sistemas complexos [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2024 ago. 01 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2023.229367
    • Vancouver

      Pereira GR, Costa L da F, Kon F. Análise e visualização do processo de regionalização do tema Único de Saúde (SUS): uma perspectiva em sistemas complexos [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2024 ago. 01 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2023.229367
  • Fonte: Nature Communications. Unidade: IFSC

    Assuntos: NEUROCIÊNCIAS, CÉREBRO, REDES NEURAIS

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      FREITAS-ANDRADE, Moises et al. Astroglial Hmgb1 regulates postnatal astrocyte morphogenesis and cerebrovascular maturation. Nature Communications, v. 14, p. 4965-1-4965-20 + supplementary information, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1038/s41467-023-40682-3. Acesso em: 01 ago. 2024.
    • APA

      Freitas-Andrade, M., Comin, C. H., Van Dyken, P., Ouellette, J., Raman-Nair, J., Blakeley, N., et al. (2023). Astroglial Hmgb1 regulates postnatal astrocyte morphogenesis and cerebrovascular maturation. Nature Communications, 14, 4965-1-4965-20 + supplementary information. doi:10.1038/s41467-023-40682-3
    • NLM

      Freitas-Andrade M, Comin CH, Van Dyken P, Ouellette J, Raman-Nair J, Blakeley N, Liu QY, Leclerc S, Pan Y, Liu Z, Carrier M, Thakur K, Savard A, Rurak GM, Tremblay M-È, Salmaso N, Costa L da F, Coppola G, Lacoste B. Astroglial Hmgb1 regulates postnatal astrocyte morphogenesis and cerebrovascular maturation [Internet]. Nature Communications. 2023 ; 14 4965-1-4965-20 + supplementary information.[citado 2024 ago. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41467-023-40682-3
    • Vancouver

      Freitas-Andrade M, Comin CH, Van Dyken P, Ouellette J, Raman-Nair J, Blakeley N, Liu QY, Leclerc S, Pan Y, Liu Z, Carrier M, Thakur K, Savard A, Rurak GM, Tremblay M-È, Salmaso N, Costa L da F, Coppola G, Lacoste B. Astroglial Hmgb1 regulates postnatal astrocyte morphogenesis and cerebrovascular maturation [Internet]. Nature Communications. 2023 ; 14 4965-1-4965-20 + supplementary information.[citado 2024 ago. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41467-023-40682-3
  • Fonte: Physica A. Unidades: IFSC, ICMC

    Assuntos: REDES NEURAIS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, APRENDIZAGEM PROFUNDA, REDES COMPLEXAS

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      NEIVA, Mariane Barros e BRUNO, Odemir Martinez. Exploring ordered patterns in the adjacency matrix for improving machine learning on complex networks. Physica A, v. 626, p. 129086-1-129086-11, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.physa.2023.129086. Acesso em: 01 ago. 2024.
    • APA

      Neiva, M. B., & Bruno, O. M. (2023). Exploring ordered patterns in the adjacency matrix for improving machine learning on complex networks. Physica A, 626, 129086-1-129086-11. doi:10.1016/j.physa.2023.129086
    • NLM

      Neiva MB, Bruno OM. Exploring ordered patterns in the adjacency matrix for improving machine learning on complex networks [Internet]. Physica A. 2023 ; 626 129086-1-129086-11.[citado 2024 ago. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2023.129086
    • Vancouver

      Neiva MB, Bruno OM. Exploring ordered patterns in the adjacency matrix for improving machine learning on complex networks [Internet]. Physica A. 2023 ; 626 129086-1-129086-11.[citado 2024 ago. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2023.129086
  • Unidade: IFSC

    Assuntos: COMPUTAÇÃO APLICADA, AGRICULTURA

    Como citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      Information Processing in Agriculture. . Amsterdam: Elsevier BV. . Acesso em: 01 ago. 2024. , 2023
    • APA

      Information Processing in Agriculture. (2023). Information Processing in Agriculture. Amsterdam: Elsevier BV.
    • NLM

      Information Processing in Agriculture. 2023 ;[citado 2024 ago. 01 ]
    • Vancouver

      Information Processing in Agriculture. 2023 ;[citado 2024 ago. 01 ]
  • Fonte: Livro de Resumos. Nome do evento: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidades: IFSC, ICMC

    Assuntos: BIOLOGIA, REDES COMPLEXAS, BIOINFORMÁTICA

    Versão PublicadaComo citar
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    • ABNT

      SANTOS, João Paulo Clarindo dos e BRUNO, Odemir Martinez. Aplicação do índice de coincidência na descoberta de vias metabólicas co-expressas. 2023, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2023. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/9c25f86d-49d1-4ffb-a943-f4c233daeea6/3178202.pdf. Acesso em: 01 ago. 2024.
    • APA

      Santos, J. P. C. dos, & Bruno, O. M. (2023). Aplicação do índice de coincidência na descoberta de vias metabólicas co-expressas. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/9c25f86d-49d1-4ffb-a943-f4c233daeea6/3178202.pdf
    • NLM

      Santos JPC dos, Bruno OM. Aplicação do índice de coincidência na descoberta de vias metabólicas co-expressas [Internet]. Livro de Resumos. 2023 ;[citado 2024 ago. 01 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/9c25f86d-49d1-4ffb-a943-f4c233daeea6/3178202.pdf
    • Vancouver

      Santos JPC dos, Bruno OM. Aplicação do índice de coincidência na descoberta de vias metabólicas co-expressas [Internet]. Livro de Resumos. 2023 ;[citado 2024 ago. 01 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/9c25f86d-49d1-4ffb-a943-f4c233daeea6/3178202.pdf
  • Fonte: European Physical Journal B. Unidades: IFSC, IEA

    Assuntos: REDES COMPLEXAS, CONHECIMENTO, GEOMETRIA E MODELAGEM COMPUTACIONAL

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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      TOKUDA, Eric Keiji e LAMBIOTTE, Renaud e COSTA, Luciano da Fontoura. Cross-relation characterization of knowledge networks. European Physical Journal B, v. No 2023, n. 11, p. 144-1-144-19, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1140/epjb/s10051-023-00608-w. Acesso em: 01 ago. 2024.
    • APA

      Tokuda, E. K., Lambiotte, R., & Costa, L. da F. (2023). Cross-relation characterization of knowledge networks. European Physical Journal B, No 2023( 11), 144-1-144-19. doi:10.1140/epjb/s10051-023-00608-w
    • NLM

      Tokuda EK, Lambiotte R, Costa L da F. Cross-relation characterization of knowledge networks [Internet]. European Physical Journal B. 2023 ; No 2023( 11): 144-1-144-19.[citado 2024 ago. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1140/epjb/s10051-023-00608-w
    • Vancouver

      Tokuda EK, Lambiotte R, Costa L da F. Cross-relation characterization of knowledge networks [Internet]. European Physical Journal B. 2023 ; No 2023( 11): 144-1-144-19.[citado 2024 ago. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1140/epjb/s10051-023-00608-w
  • Fonte: Applied Soft Computing. Unidades: IFSC, ICMC

    Assuntos: REDES COMPLEXAS, VISÃO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS

    Versão AceitaAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      RIBAS, Lucas Correia et al. Learning graph representation with randomized neural network for dynamic texture classification. Applied Soft Computing, v. 114, n. Ja 2022, p. 108035-1-108035-14, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.108035. Acesso em: 01 ago. 2024.
    • APA

      Ribas, L. C., Sá Júnior, J. J. de M., Manzanera, A., & Bruno, O. M. (2022). Learning graph representation with randomized neural network for dynamic texture classification. Applied Soft Computing, 114( Ja 2022), 108035-1-108035-14. doi:10.1016/j.asoc.2021.108035
    • NLM

      Ribas LC, Sá Júnior JJ de M, Manzanera A, Bruno OM. Learning graph representation with randomized neural network for dynamic texture classification [Internet]. Applied Soft Computing. 2022 ; 114( Ja 2022): 108035-1-108035-14.[citado 2024 ago. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.108035
    • Vancouver

      Ribas LC, Sá Júnior JJ de M, Manzanera A, Bruno OM. Learning graph representation with randomized neural network for dynamic texture classification [Internet]. Applied Soft Computing. 2022 ; 114( Ja 2022): 108035-1-108035-14.[citado 2024 ago. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.108035
  • Fonte: Journal of Physics: Complexity. Unidade: IFSC

    Assuntos: REDES COMPLEXAS, VISÃO COMPUTACIONAL

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      COSTA, Luciano da Fontoura. Autorrelation and cross-relation of graphs and networks. Journal of Physics: Complexity, v. 3, n. 4, p. 045009-1-045009-16, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1088/2632-072X/aca57c. Acesso em: 01 ago. 2024.
    • APA

      Costa, L. da F. (2022). Autorrelation and cross-relation of graphs and networks. Journal of Physics: Complexity, 3( 4), 045009-1-045009-16. doi:10.1088/2632-072X/aca57c
    • NLM

      Costa L da F. Autorrelation and cross-relation of graphs and networks [Internet]. Journal of Physics: Complexity. 2022 ; 3( 4): 045009-1-045009-16.[citado 2024 ago. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-072X/aca57c
    • Vancouver

      Costa L da F. Autorrelation and cross-relation of graphs and networks [Internet]. Journal of Physics: Complexity. 2022 ; 3( 4): 045009-1-045009-16.[citado 2024 ago. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-072X/aca57c
  • Fonte: Biomedical Signal Processing and Control. Unidades: IFSC, ICMC

    Assuntos: REDES COMPLEXAS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, OSTEOARTRITE DO JOELHO

    Versão AceitaAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      RIBAS, Lucas Correia et al. A complex network based approach for knee osteoarthritis detection: data from the Osteoarthritis initiative. Biomedical Signal Processing and Control, v. 222, n. Ja 2022, p. 103133-1-103133-10, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.bspc.2021.103133. Acesso em: 01 ago. 2024.
    • APA

      Ribas, L. C., Riad, R., Jennane, R., & Bruno, O. M. (2022). A complex network based approach for knee osteoarthritis detection: data from the Osteoarthritis initiative. Biomedical Signal Processing and Control, 222( Ja 2022), 103133-1-103133-10. doi:10.1016/j.bspc.2021.103133
    • NLM

      Ribas LC, Riad R, Jennane R, Bruno OM. A complex network based approach for knee osteoarthritis detection: data from the Osteoarthritis initiative [Internet]. Biomedical Signal Processing and Control. 2022 ; 222( Ja 2022): 103133-1-103133-10.[citado 2024 ago. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.bspc.2021.103133
    • Vancouver

      Ribas LC, Riad R, Jennane R, Bruno OM. A complex network based approach for knee osteoarthritis detection: data from the Osteoarthritis initiative [Internet]. Biomedical Signal Processing and Control. 2022 ; 222( Ja 2022): 103133-1-103133-10.[citado 2024 ago. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.bspc.2021.103133
  • Fonte: PeerJ. Unidades: IFSC, IME, FCF, FMRP

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, TRYPANOSOMA CRUZI, ALGORITMOS

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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      MORAIS, Mauro César Cafundó et al. Automatic detection of the parasite Trypanosoma cruzi in blood smears using a machine learning approach applied to mobile phone images. PeerJ, v. 10, p. e13470-1-e13470-19, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.7717/peerj.13470. Acesso em: 01 ago. 2024.
    • APA

      Morais, M. C. C., Silva, D., Milagre, M. M., Oliveira, M. T. de, Pereira, T., Silva, J. S. da, et al. (2022). Automatic detection of the parasite Trypanosoma cruzi in blood smears using a machine learning approach applied to mobile phone images. PeerJ, 10, e13470-1-e13470-19. doi:10.7717/peerj.13470
    • NLM

      Morais MCC, Silva D, Milagre MM, Oliveira MT de, Pereira T, Silva JS da, Costa L da F, Minóprio P, César Júnior RM, Gazzinelli R, Lana M de, Nakaya HTI. Automatic detection of the parasite Trypanosoma cruzi in blood smears using a machine learning approach applied to mobile phone images [Internet]. PeerJ. 2022 ; 10 e13470-1-e13470-19.[citado 2024 ago. 01 ] Available from: https://doi.org/10.7717/peerj.13470
    • Vancouver

      Morais MCC, Silva D, Milagre MM, Oliveira MT de, Pereira T, Silva JS da, Costa L da F, Minóprio P, César Júnior RM, Gazzinelli R, Lana M de, Nakaya HTI. Automatic detection of the parasite Trypanosoma cruzi in blood smears using a machine learning approach applied to mobile phone images [Internet]. PeerJ. 2022 ; 10 e13470-1-e13470-19.[citado 2024 ago. 01 ] Available from: https://doi.org/10.7717/peerj.13470
  • Fonte: Journal of Physics: Complexity. Unidade: IFSC

    Assuntos: REDES COMPLEXAS, VISÃO COMPUTACIONAL

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    • ABNT

      COSTA, Luciano da Fontoura. Coincidence complex networks. Journal of Physics: Complexity, v. 3, n. 1, p. 015012-1-015012-18, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1088/2632-072X/ac54c3. Acesso em: 01 ago. 2024.
    • APA

      Costa, L. da F. (2022). Coincidence complex networks. Journal of Physics: Complexity, 3( 1), 015012-1-015012-18. doi:10.1088/2632-072X/ac54c3
    • NLM

      Costa L da F. Coincidence complex networks [Internet]. Journal of Physics: Complexity. 2022 ; 3( 1): 015012-1-015012-18.[citado 2024 ago. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-072X/ac54c3
    • Vancouver

      Costa L da F. Coincidence complex networks [Internet]. Journal of Physics: Complexity. 2022 ; 3( 1): 015012-1-015012-18.[citado 2024 ago. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-072X/ac54c3

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