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  • Source: Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation. Unidade: IFSC

    Subjects: FÍSICA COMPUTACIONAL, AUTÔMATOS CELULARES, TEORIA DA INFORMAÇÃO E COMUNICAÇÃO

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    • ABNT

      ROLLIER, Michiel et al. A comprehensive taxonomy of cellular automata. Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation, v. 140, n. Ja 2025, p. 108362-1-108362-31, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.cnsns.2024.108362. Acesso em: 13 nov. 2024.
    • APA

      Rollier, M., Zielinski, K. M. C., Daly, A. J., Bruno, O. M., & Baetens, J. M. (2025). A comprehensive taxonomy of cellular automata. Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation, 140( Ja 2025), 108362-1-108362-31. doi:10.1016/j.cnsns.2024.108362
    • NLM

      Rollier M, Zielinski KMC, Daly AJ, Bruno OM, Baetens JM. A comprehensive taxonomy of cellular automata [Internet]. Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation. 2025 ; 140( Ja 2025): 108362-1-108362-31.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.cnsns.2024.108362
    • Vancouver

      Rollier M, Zielinski KMC, Daly AJ, Bruno OM, Baetens JM. A comprehensive taxonomy of cellular automata [Internet]. Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation. 2025 ; 140( Ja 2025): 108362-1-108362-31.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.cnsns.2024.108362
  • Source: Agência FAPESP. Unidade: IFSC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, FÍSICA COMPUTACIONAL

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    • ABNT

      BRUNO, Odemir Martinez e DAL PRÁ, Elian Rafael. Inteligência artificial ajuda a decifrar pergaminhos carbonizados durante a erupção do Vesúvio. [Depoimento]. Agência FAPESP. São Paulo: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://agencia.fapesp.br/inteligencia-artificial-ajuda-a-decifrar-papiros-carbonizados-durante-a-erupcao-do-vesuvio/50882. Acesso em: 13 nov. 2024. , 2024
    • APA

      Bruno, O. M., & Dal Prá, E. R. (2024). Inteligência artificial ajuda a decifrar pergaminhos carbonizados durante a erupção do Vesúvio. [Depoimento]. Agência FAPESP. São Paulo: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://agencia.fapesp.br/inteligencia-artificial-ajuda-a-decifrar-papiros-carbonizados-durante-a-erupcao-do-vesuvio/50882
    • NLM

      Bruno OM, Dal Prá ER. Inteligência artificial ajuda a decifrar pergaminhos carbonizados durante a erupção do Vesúvio. [Depoimento] [Internet]. Agência FAPESP. 2024 ;21 fe 2024. online[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://agencia.fapesp.br/inteligencia-artificial-ajuda-a-decifrar-papiros-carbonizados-durante-a-erupcao-do-vesuvio/50882
    • Vancouver

      Bruno OM, Dal Prá ER. Inteligência artificial ajuda a decifrar pergaminhos carbonizados durante a erupção do Vesúvio. [Depoimento] [Internet]. Agência FAPESP. 2024 ;21 fe 2024. online[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://agencia.fapesp.br/inteligencia-artificial-ajuda-a-decifrar-papiros-carbonizados-durante-a-erupcao-do-vesuvio/50882
  • Source: Portal IFSC. Unidade: IFSC

    Subjects: TOMOGRAFIA COMPUTADORIZADA POR RAIOS X, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, VISÃO COMPUTACIONAL, PERGAMINHO, PESQUISA CIENTÍFICA, CIÊNCIA (DISSEMINAÇÃO)

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    • ABNT

      DAL PRÁ, Elian Rafael e SCABINI, Leonardo Felipe dos Santos e BRUNO, Odemir Martinez. Grupo do IFSC/USP conquista 2º lugar no "Vesuvius Challenge 2023 Grand Prize": IA detecta texto em pergaminho romano carbonizado há quase 2 mil anos. [Depoimento a Rui Sintra e Adão Geraldo]. Portal IFSC. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://www2.ifsc.usp.br/portal-ifsc/grupo-do-ifsc-usp-conquista-2o-lugar-no-vesuvius-challenge-2023-grand-prize-ia-detecta-texto-em-pergaminho-romano-carbonizado-ha-quase-2-mil-anos/. Acesso em: 13 nov. 2024. , 2024
    • APA

      Dal Prá, E. R., Scabini, L. F. dos S., & Bruno, O. M. (2024). Grupo do IFSC/USP conquista 2º lugar no "Vesuvius Challenge 2023 Grand Prize": IA detecta texto em pergaminho romano carbonizado há quase 2 mil anos. [Depoimento a Rui Sintra e Adão Geraldo]. Portal IFSC. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://www2.ifsc.usp.br/portal-ifsc/grupo-do-ifsc-usp-conquista-2o-lugar-no-vesuvius-challenge-2023-grand-prize-ia-detecta-texto-em-pergaminho-romano-carbonizado-ha-quase-2-mil-anos/
    • NLM

      Dal Prá ER, Scabini LF dos S, Bruno OM. Grupo do IFSC/USP conquista 2º lugar no "Vesuvius Challenge 2023 Grand Prize": IA detecta texto em pergaminho romano carbonizado há quase 2 mil anos. [Depoimento a Rui Sintra e Adão Geraldo] [Internet]. Portal IFSC. 2024 ;19 fe 2024. online[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://www2.ifsc.usp.br/portal-ifsc/grupo-do-ifsc-usp-conquista-2o-lugar-no-vesuvius-challenge-2023-grand-prize-ia-detecta-texto-em-pergaminho-romano-carbonizado-ha-quase-2-mil-anos/
    • Vancouver

      Dal Prá ER, Scabini LF dos S, Bruno OM. Grupo do IFSC/USP conquista 2º lugar no "Vesuvius Challenge 2023 Grand Prize": IA detecta texto em pergaminho romano carbonizado há quase 2 mil anos. [Depoimento a Rui Sintra e Adão Geraldo] [Internet]. Portal IFSC. 2024 ;19 fe 2024. online[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://www2.ifsc.usp.br/portal-ifsc/grupo-do-ifsc-usp-conquista-2o-lugar-no-vesuvius-challenge-2023-grand-prize-ia-detecta-texto-em-pergaminho-romano-carbonizado-ha-quase-2-mil-anos/
  • Source: Physical Biology. Unidade: IFSC

    Subjects: FÍSICA COMPUTACIONAL, RNA, ENZIMAS, ESCHERICHIA COLI

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    • ABNT

      SANTOS, João Paulo Clarindo dos e BRUNO, Odemir Martinez. Application of coincidence index in the discovery of co-expressed metabolic pathways. Physical Biology, v. 21, n. 5, p. 056001-1-056001-15 + supplementary data, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1088/1478-3975/ad68b6. Acesso em: 13 nov. 2024.
    • APA

      Santos, J. P. C. dos, & Bruno, O. M. (2024). Application of coincidence index in the discovery of co-expressed metabolic pathways. Physical Biology, 21( 5), 056001-1-056001-15 + supplementary data. doi:10.1088/1478-3975/ad68b6
    • NLM

      Santos JPC dos, Bruno OM. Application of coincidence index in the discovery of co-expressed metabolic pathways [Internet]. Physical Biology. 2024 ; 21( 5): 056001-1-056001-15 + supplementary data.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1088/1478-3975/ad68b6
    • Vancouver

      Santos JPC dos, Bruno OM. Application of coincidence index in the discovery of co-expressed metabolic pathways [Internet]. Physical Biology. 2024 ; 21( 5): 056001-1-056001-15 + supplementary data.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1088/1478-3975/ad68b6
  • Source: Proceedings. Conference titles: International Conference on Pattern Recognition Systems - ICPRS. Unidade: IFSC

    Subjects: FÍSICA COMPUTACIONAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES

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    • ABNT

      ZIELINSKI, Kallil Miguel Caparroz et al. Exploring neighborhood variancy for rule search optimization in life-like network automata. 2024, Anais.. Piscataway: Institute of Electrical and Electronic Engineers - IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/ICPRS62101.2024.10677825. Acesso em: 13 nov. 2024.
    • APA

      Zielinski, K. M. C., Scabini, L. F. dos S., Ribas, L. C., & Bruno, O. M. (2024). Exploring neighborhood variancy for rule search optimization in life-like network automata. In Proceedings. Piscataway: Institute of Electrical and Electronic Engineers - IEEE. doi:10.1109/ICPRS62101.2024.10677825
    • NLM

      Zielinski KMC, Scabini LF dos S, Ribas LC, Bruno OM. Exploring neighborhood variancy for rule search optimization in life-like network automata [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICPRS62101.2024.10677825
    • Vancouver

      Zielinski KMC, Scabini LF dos S, Ribas LC, Bruno OM. Exploring neighborhood variancy for rule search optimization in life-like network automata [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICPRS62101.2024.10677825
  • Source: Chemical Engineering Journal. Unidades: IFSC, ICMC

    Subjects: ELETRÓLISE, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, MÉTODO DOS ELEMENTOS FINITOS

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    • ABNT

      SILVA, Jeyse da et al. Beyond bubbles: unraveling the interfacial pH effects on bubble size distribution. Chemical Engineering Journal, v. 494, p. 1-10, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.cej.2024.152943. Acesso em: 13 nov. 2024.
    • APA

      Silva, J. da, Nóbrega, E. T. D., Staciaki, F., Ribeiro, F. R. A., Wosiak, G., Gutierrez, A., et al. (2024). Beyond bubbles: unraveling the interfacial pH effects on bubble size distribution. Chemical Engineering Journal, 494, 1-10. doi:10.1016/j.cej.2024.152943
    • NLM

      Silva J da, Nóbrega ETD, Staciaki F, Ribeiro FRA, Wosiak G, Gutierrez A, Bruno OM, Lopes MC, Pereira EC. Beyond bubbles: unraveling the interfacial pH effects on bubble size distribution [Internet]. Chemical Engineering Journal. 2024 ; 494 1-10.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.cej.2024.152943
    • Vancouver

      Silva J da, Nóbrega ETD, Staciaki F, Ribeiro FRA, Wosiak G, Gutierrez A, Bruno OM, Lopes MC, Pereira EC. Beyond bubbles: unraveling the interfacial pH effects on bubble size distribution [Internet]. Chemical Engineering Journal. 2024 ; 494 1-10.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.cej.2024.152943
  • Source: Proceedings. Conference titles: International Conference on Systems, Signals and Image Processing - IWSSIP. Unidade: IFSC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, PLANTAS

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    • ABNT

      FARES, Ricardo Trivizan et al. Randomized encoding ensemble: a new approach for texture representation. 2024, Anais.. Piscataway: Institute of Electrical and Electronic Engineers - IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IWSSIP62407.2024.10634030. Acesso em: 13 nov. 2024.
    • APA

      Fares, R. T., Vicentim, A. C. M., Scabini, L. F. dos S., Zielinski, K. M. C., Jennane, R., Bruno, O. M., & Ribas, L. C. (2024). Randomized encoding ensemble: a new approach for texture representation. In Proceedings. Piscataway: Institute of Electrical and Electronic Engineers - IEEE. doi:10.1109/IWSSIP62407.2024.10634030
    • NLM

      Fares RT, Vicentim ACM, Scabini LF dos S, Zielinski KMC, Jennane R, Bruno OM, Ribas LC. Randomized encoding ensemble: a new approach for texture representation [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IWSSIP62407.2024.10634030
    • Vancouver

      Fares RT, Vicentim ACM, Scabini LF dos S, Zielinski KMC, Jennane R, Bruno OM, Ribas LC. Randomized encoding ensemble: a new approach for texture representation [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IWSSIP62407.2024.10634030
  • Source: Pesquisa FAPESP. Unidade: IFSC

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

    Versão PublicadaAcesso à fonteHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • 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: 13 nov. 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 nov. 13 ] 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 nov. 13 ] Available from: https://revistapesquisa.fapesp.br/inteligencia-artificial-decifra-parte-de-papiro-da-antiguidade/
  • Source: Jornal da USP. Unidade: IFSC

    Subjects: FÍSICA, TEXTURA, CIÊNCIA, INOVAÇÃO, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, FÍSICA COMPUTACIONAL

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

      SCABINI, Leonardo Felipe dos Santos e BRUNO, Odemir Martinez. IA desenvolvida na USP é a melhor do mundo para reconhecer texturas [Depoimento a Ivan Conterno]. Tradução . Jornal da USP, São Paulo, 2024. Disponível em: https://jornal.usp.br/ciencias/ia-desenvolvida-na-usp-e-a-melhor-do-mundo-para-reconhecer-texturas/. Acesso em: 13 nov. 2024.
    • APA

      Scabini, L. F. dos S., & Bruno, O. M. (2024). IA desenvolvida na USP é a melhor do mundo para reconhecer texturas [Depoimento a Ivan Conterno]. Jornal da USP. São Paulo: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://jornal.usp.br/ciencias/ia-desenvolvida-na-usp-e-a-melhor-do-mundo-para-reconhecer-texturas/
    • NLM

      Scabini LF dos S, Bruno OM. IA desenvolvida na USP é a melhor do mundo para reconhecer texturas [Depoimento a Ivan Conterno] [Internet]. Jornal da USP. 2024 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://jornal.usp.br/ciencias/ia-desenvolvida-na-usp-e-a-melhor-do-mundo-para-reconhecer-texturas/
    • Vancouver

      Scabini LF dos S, Bruno OM. IA desenvolvida na USP é a melhor do mundo para reconhecer texturas [Depoimento a Ivan Conterno] [Internet]. Jornal da USP. 2024 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://jornal.usp.br/ciencias/ia-desenvolvida-na-usp-e-a-melhor-do-mundo-para-reconhecer-texturas/
  • Source: Revista Brasileira de Computação Aplicada. Unidade: IFSC

    Subjects: RESOLUÇÃO DE PROBLEMAS, AGRICULTURA, REDES NEURAIS, APRENDIZAGEM PROFUNDA, MILHO

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

      ARIZA, Vinicius Matheus Pimentel e BRUNO, Odemir Martinez. Aprendizado profundo aplicado à classificação de doenças foliares do milho. Revista Brasileira de Computação Aplicada, v. 16, n. 2, p. 75-87, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.5335/rbca.v16i2.15390. Acesso em: 13 nov. 2024.
    • APA

      Ariza, V. M. P., & Bruno, O. M. (2024). Aprendizado profundo aplicado à classificação de doenças foliares do milho. Revista Brasileira de Computação Aplicada, 16( 2), 75-87. doi:10.5335/rbca.v16i2.15390
    • NLM

      Ariza VMP, Bruno OM. Aprendizado profundo aplicado à classificação de doenças foliares do milho [Internet]. Revista Brasileira de Computação Aplicada. 2024 ; 16( 2): 75-87.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.5335/rbca.v16i2.15390
    • Vancouver

      Ariza VMP, Bruno OM. Aprendizado profundo aplicado à classificação de doenças foliares do milho [Internet]. Revista Brasileira de Computação Aplicada. 2024 ; 16( 2): 75-87.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.5335/rbca.v16i2.15390
  • Source: Physica A. Unidades: IFSC, ICMC

    Subjects: REDES NEURAIS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, APRENDIZAGEM PROFUNDA, REDES COMPLEXAS, TEXTURA

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

      RIBAS, Lucas Correia et al. Color-texture classification based on spatio-spectral complex network representations. Physica A, v. 635, p. 129518-1-129518-15, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.physa.2024.129518. Acesso em: 13 nov. 2024.
    • APA

      Ribas, L. C., Scabini, L. F. dos S., Condori, R. H. M., & Bruno, O. M. (2024). Color-texture classification based on spatio-spectral complex network representations. Physica A, 635, 129518-1-129518-15. doi:10.1016/j.physa.2024.129518
    • NLM

      Ribas LC, Scabini LF dos S, Condori RHM, Bruno OM. Color-texture classification based on spatio-spectral complex network representations [Internet]. Physica A. 2024 ; 635 129518-1-129518-15.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2024.129518
    • Vancouver

      Ribas LC, Scabini LF dos S, Condori RHM, Bruno OM. Color-texture classification based on spatio-spectral complex network representations [Internet]. Physica A. 2024 ; 635 129518-1-129518-15.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2024.129518
  • Source: Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Conference titles: Cellular Automata for Research and Industry - ACRI. Unidade: IFSC

    Subjects: FÍSICA COMPUTACIONAL, SIMULAÇÃO, REDES NEURAIS

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

      ROLLIER, Michiel et al. Efficient simulation of non-uniform cellular automata with a convolutional neural network. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Cham: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-71552-5_11. Acesso em: 13 nov. 2024. , 2024
    • APA

      Rollier, M., Daly, A. J., Bruno, O. M., & Baetens, J. M. (2024). Efficient simulation of non-uniform cellular automata with a convolutional neural network. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Cham: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. doi:10.1007/978-3-031-71552-5_11
    • NLM

      Rollier M, Daly AJ, Bruno OM, Baetens JM. Efficient simulation of non-uniform cellular automata with a convolutional neural network [Internet]. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. 2024 ; 14978 121-131.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-71552-5_11
    • Vancouver

      Rollier M, Daly AJ, Bruno OM, Baetens JM. Efficient simulation of non-uniform cellular automata with a convolutional neural network [Internet]. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. 2024 ; 14978 121-131.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-71552-5_11
  • Source: Pattern Analysis and Applications. Unidade: IFSC

    Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, TEXTURA

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

      RIBAS, Lucas Correia et al. Local complex features learned by randomized neural networks for texture analysis. Pattern Analysis and Applications, v. 27, p. 23-1-23-12, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10044-024-01230-x. Acesso em: 13 nov. 2024.
    • APA

      Ribas, L. C., Scabini, L. F. dos S., Sá Júnior, J. J. de M., & Bruno, O. M. (2024). Local complex features learned by randomized neural networks for texture analysis. Pattern Analysis and Applications, 27, 23-1-23-12. doi:10.1007/s10044-024-01230-x
    • NLM

      Ribas LC, Scabini LF dos S, Sá Júnior JJ de M, Bruno OM. Local complex features learned by randomized neural networks for texture analysis [Internet]. Pattern Analysis and Applications. 2024 ; 27 23-1-23-12.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10044-024-01230-x
    • Vancouver

      Ribas LC, Scabini LF dos S, Sá Júnior JJ de M, Bruno OM. Local complex features learned by randomized neural networks for texture analysis [Internet]. Pattern Analysis and Applications. 2024 ; 27 23-1-23-12.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10044-024-01230-x
  • Source: Neurocomputing. Unidade: IFSC

    Subjects: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE IMAGEM

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

      SCABINI, Leonardo Felipe dos Santos e BAETS, Bernard De e BRUNO, Odemir Martinez. Improving deep neural network random initialization through neuronal rewiring. Neurocomputing, v. 599, p. 128130-1-128130-13 + supplementary data, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2024.128130. Acesso em: 13 nov. 2024.
    • APA

      Scabini, L. F. dos S., Baets, B. D., & Bruno, O. M. (2024). Improving deep neural network random initialization through neuronal rewiring. Neurocomputing, 599, 128130-1-128130-13 + supplementary data. doi:10.1016/j.neucom.2024.128130
    • NLM

      Scabini LF dos S, Baets BD, Bruno OM. Improving deep neural network random initialization through neuronal rewiring [Internet]. Neurocomputing. 2024 ; 599 128130-1-128130-13 + supplementary data.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2024.128130
    • Vancouver

      Scabini LF dos S, Baets BD, Bruno OM. Improving deep neural network random initialization through neuronal rewiring [Internet]. Neurocomputing. 2024 ; 599 128130-1-128130-13 + supplementary data.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2024.128130
  • Source: Journal of Water Process Engineering. Unidade: IFSC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, VISÃO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, TRATAMENTO DE ÁGUA

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

      BORZOOEI, Sina et al. Evaluation of activated sludge settling characteristics from microscopy images with deep convolutional neural networks and transfer learning. Journal of Water Process Engineering, v. 64, p. 105692-1-105692-13, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.jwpe.2024.105692. Acesso em: 13 nov. 2024.
    • APA

      Borzooei, S., Scabini, L., Miranda, G. H. B., Daneshgar, S., Deblieck, L., Bruno, O. M., et al. (2024). Evaluation of activated sludge settling characteristics from microscopy images with deep convolutional neural networks and transfer learning. Journal of Water Process Engineering, 64, 105692-1-105692-13. doi:10.1016/j.jwpe.2024.105692
    • NLM

      Borzooei S, Scabini L, Miranda GHB, Daneshgar S, Deblieck L, Bruno OM, Langhe PD, Baets BD, Nopens I, Torfs E. Evaluation of activated sludge settling characteristics from microscopy images with deep convolutional neural networks and transfer learning [Internet]. Journal of Water Process Engineering. 2024 ; 64 105692-1-105692-13.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jwpe.2024.105692
    • Vancouver

      Borzooei S, Scabini L, Miranda GHB, Daneshgar S, Deblieck L, Bruno OM, Langhe PD, Baets BD, Nopens I, Torfs E. Evaluation of activated sludge settling characteristics from microscopy images with deep convolutional neural networks and transfer learning [Internet]. Journal of Water Process Engineering. 2024 ; 64 105692-1-105692-13.[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jwpe.2024.105692
  • Unidade: IFSC

    Subjects: COMPUTAÇÃO APLICADA, AGRICULTURA

    How to cite
    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: 13 nov. 2024. , 2024
    • APA

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

      Information Processing in Agriculture. 2024 ;[citado 2024 nov. 13 ]
    • Vancouver

      Information Processing in Agriculture. 2024 ;[citado 2024 nov. 13 ]
  • 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: 13 nov. 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 nov. 13 ] 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 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.109946
  • Source: Chaos, Solitons and Fractals. Unidade: IFSC

    Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ÓRBITA, FÍSICA COMPUTACIONAL

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • 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: 13 nov. 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 nov. 13 ] 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 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2024.114488
  • Source: Pattern Recognition. Unidade: IFSC

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

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • 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: 13 nov. 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 nov. 13 ] 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 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2024.110566
  • Source: Proceedings. Conference titles: International Conference on Machine Learning Technologies - ICMLT. Unidade: IFSC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, FÍSICA COMPUTACIONAL, PLANTAS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM

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

      SCABINI, Leonardo Felipe dos Santos et al. Deep texture feature aggregation on leaf microscopy images for brazilian plant species recognition. 2024, Anais.. New York: Association for Computing Machinery - ACM, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3674029.3674063. Acesso em: 13 nov. 2024.
    • APA

      Scabini, L. F. dos S., Zielinski, K. M. C., Fares, R. T., Konuk, E., Miranda, G. H. B., Kolb, R. M., et al. (2024). Deep texture feature aggregation on leaf microscopy images for brazilian plant species recognition. In Proceedings. New York: Association for Computing Machinery - ACM. doi:10.1145/3674029.3674063
    • NLM

      Scabini LF dos S, Zielinski KMC, Fares RT, Konuk E, Miranda GHB, Kolb RM, Ribas LC, Bruno OM. Deep texture feature aggregation on leaf microscopy images for brazilian plant species recognition [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3674029.3674063
    • Vancouver

      Scabini LF dos S, Zielinski KMC, Fares RT, Konuk E, Miranda GHB, Kolb RM, Ribas LC, Bruno OM. Deep texture feature aggregation on leaf microscopy images for brazilian plant species recognition [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 nov. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3674029.3674063

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