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Artigo de periodico
Machine learning and image processing to monitor strain and tensile forces with mechanochromic sensors (2023)
Castro, Lucas Daniel Chiba de ; Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Ribas, Lucas Correia ; Bruno, Odemir Martinez ; Oliveira Junior, Osvaldo Novais de
Fonte: Expert Systems with Applications. Unidade: IFSC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS
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ABNT
CASTRO, Lucas Daniel Chiba de et al. Machine learning and image processing to monitor strain and tensile forces with mechanochromic sensors. Expert Systems with Applications, v. 212, p. 118792-1-118792-7, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.118792. Acesso em: 03 dez. 2025.
APA
Castro, L. D. C. de, Scabini, L. F. dos S., Ribas, L. C., Bruno, O. M., & Oliveira Junior, O. N. de. (2023). Machine learning and image processing to monitor strain and tensile forces with mechanochromic sensors. Expert Systems with Applications, 212, 118792-1-118792-7. doi:10.1016/j.eswa.2022.118792
NLM
Castro LDC de, Scabini LF dos S, Ribas LC, Bruno OM, Oliveira Junior ON de. Machine learning and image processing to monitor strain and tensile forces with mechanochromic sensors [Internet]. Expert Systems with Applications. 2023 ; 212 118792-1-118792-7.[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.118792
Vancouver
Castro LDC de, Scabini LF dos S, Ribas LC, Bruno OM, Oliveira Junior ON de. Machine learning and image processing to monitor strain and tensile forces with mechanochromic sensors [Internet]. Expert Systems with Applications. 2023 ; 212 118792-1-118792-7.[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.118792
Artigo de periodico
Learning graph representation with randomized neural network for dynamic texture classification (2022)
Ribas, Lucas Correia ; Sá Júnior, Jarbas Joaci de Mesquita; Manzanera, Antoine ; Bruno, Odemir Martinez
Fonte: Applied Soft Computing. Unidades: IFSC, ICMC
Assuntos: REDES COMPLEXAS, VISÃO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS
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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: 03 dez. 2025.
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 2025 dez. 03 ] 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 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.108035
Trabalho de evento-resumo
Aprendizado de características texturais complexas com redes neurais randomizadas em grafos (2022)
Zielinski, Kallil Miguel Caparroz; Bruno, Odemir Martinez ; Ribas, Lucas Correia
Fonte: Livro de Resumos. Nome do evento: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidade: IFSC
Assuntos: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, REDES COMPLEXAS, TEXTURA (ANÁLISE), VISÃO COMPUTACIONAL, GRAFOS ALEATÓRIOS
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ABNT
ZIELINSKI, Kallil Miguel Caparroz e BRUNO, Odemir Martinez e RIBAS, Lucas Correia. Aprendizado de características texturais complexas com redes neurais randomizadas em grafos. 2022, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2022. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/7271848b-dba5-4d11-9fd6-abfba5140b1c/3121572.pdf. Acesso em: 03 dez. 2025.
APA
Zielinski, K. M. C., Bruno, O. M., & Ribas, L. C. (2022). Aprendizado de características texturais complexas com redes neurais randomizadas em grafos. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/7271848b-dba5-4d11-9fd6-abfba5140b1c/3121572.pdf
NLM
Zielinski KMC, Bruno OM, Ribas LC. Aprendizado de características texturais complexas com redes neurais randomizadas em grafos [Internet]. Livro de Resumos. 2022 ;[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/7271848b-dba5-4d11-9fd6-abfba5140b1c/3121572.pdf
Vancouver
Zielinski KMC, Bruno OM, Ribas LC. Aprendizado de características texturais complexas com redes neurais randomizadas em grafos [Internet]. Livro de Resumos. 2022 ;[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/7271848b-dba5-4d11-9fd6-abfba5140b1c/3121572.pdf
Trabalho de evento
Aprendizado de representações e caracterização de redes complexas com aplicações em visão computacional (2022)
Ribas, Lucas Correia ; Bruno, Odemir Martinez
Fonte: Anais. Nome do evento: Congresso da Sociedade Brasileira de Computação - CSBC. Unidade: IFSC
Assuntos: REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES
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ABNT
RIBAS, Lucas Correia e BRUNO, Odemir Martinez. Aprendizado de representações e caracterização de redes complexas com aplicações em visão computacional. 2022, Anais.. Porto Alegre: Sociedade Brasileira da Computação - SBC, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.5753/ctd.2022.223252. Acesso em: 03 dez. 2025.
APA
Ribas, L. C., & Bruno, O. M. (2022). Aprendizado de representações e caracterização de redes complexas com aplicações em visão computacional. In Anais. Porto Alegre: Sociedade Brasileira da Computação - SBC. doi:10.5753/ctd.2022.223252
NLM
Ribas LC, Bruno OM. Aprendizado de representações e caracterização de redes complexas com aplicações em visão computacional [Internet]. Anais. 2022 ;[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.5753/ctd.2022.223252
Vancouver
Ribas LC, Bruno OM. Aprendizado de representações e caracterização de redes complexas com aplicações em visão computacional [Internet]. Anais. 2022 ;[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.5753/ctd.2022.223252
Artigo de periodico
A complex network based approach for knee osteoarthritis detection: data from the Osteoarthritis initiative (2022)
Ribas, Lucas Correia ; Riad, Rabia ; Jennane, Rachid ; Bruno, Odemir Martinez
Fonte: Biomedical Signal Processing and Control. Unidades: IFSC, ICMC
Assuntos: REDES COMPLEXAS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, OSTEOARTRITE DO JOELHO
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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: 03 dez. 2025.
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 2025 dez. 03 ] 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 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.bspc.2021.103133
Trabalho de evento
A complex network approach for fish species recognition based on otolith shape (2022)
Ribas, Lucas Correia ; Scabini, Leonardo ; Bruno, Odemir Martinez
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Conference on Image Processing Theory, Tools and Applications - IPTA. Unidade: IFSC
Assuntos: REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, IMAGEM DIGITAL, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RIBAS, Lucas Correia e SCABINI, Leonardo e BRUNO, Odemir Martinez. A complex network approach for fish species recognition based on otolith shape. 2022, Anais.. Piscataway: Institute of Electrical and Electronic Engineers - IEEE, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IPTA54936.2022.9784114. Acesso em: 03 dez. 2025.
APA
Ribas, L. C., Scabini, L., & Bruno, O. M. (2022). A complex network approach for fish species recognition based on otolith shape. In Proceedings. Piscataway: Institute of Electrical and Electronic Engineers - IEEE. doi:10.1109/IPTA54936.2022.9784114
NLM
Ribas LC, Scabini L, Bruno OM. A complex network approach for fish species recognition based on otolith shape [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IPTA54936.2022.9784114
Vancouver
Ribas LC, Scabini L, Bruno OM. A complex network approach for fish species recognition based on otolith shape [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IPTA54936.2022.9784114
Trabalho de evento
Complex texture features learned by applying randomized neural network on graphs (2022)
Zielinski, Kallil M. C.; Ribas, Lucas Correia ; Scabini, Leonardo ; Bruno, Odemir Martinez
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Conference on Image Processing Theory, Tools and Applications - IPTA. Unidade: IFSC
Assuntos: REDES COMPLEXAS, IMAGEM DIGITAL (ANÁLISE), RECONHECIMENTO DE IMAGEM, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, TEXTURA (ANÁLISE), INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ZIELINSKI, Kallil M. C. et al. Complex texture features learned by applying randomized neural network on graphs. 2022, Anais.. Piscataway: Institute of Electrical and Electronic Engineers - IEEE, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IPTA54936.2022.9784123. Acesso em: 03 dez. 2025.
APA
Zielinski, K. M. C., Ribas, L. C., Scabini, L., & Bruno, O. M. (2022). Complex texture features learned by applying randomized neural network on graphs. In Proceedings. Piscataway: Institute of Electrical and Electronic Engineers - IEEE. doi:10.1109/IPTA54936.2022.9784123
NLM
Zielinski KMC, Ribas LC, Scabini L, Bruno OM. Complex texture features learned by applying randomized neural network on graphs [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IPTA54936.2022.9784123
Vancouver
Zielinski KMC, Ribas LC, Scabini L, Bruno OM. Complex texture features learned by applying randomized neural network on graphs [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IPTA54936.2022.9784123
Artigo de jornal-dep/entr
“Prêmio CAPES – Teses 2022”: Pós-doc do IFSC/USP arrecada Menção Honrosa e prêmio da Sociedade Brasileira de Computação (SBC) (2022)
Ribas, Lucas Correia ; Bruno, Odemir Martinez
Fonte: Portal IFSC. Unidade: IFSC
Assuntos: REDES COMPLEXAS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RIBAS, Lucas Correia e BRUNO, Odemir Martinez. “Prêmio CAPES – Teses 2022”: Pós-doc do IFSC/USP arrecada Menção Honrosa e prêmio da Sociedade Brasileira de Computação (SBC). Portal IFSC. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://www2.ifsc.usp.br/portal-ifsc/premio-capes-teses-2022-pos-doc-do-ifsc-usp-arrecada-mencao-honrosa-e-premio-da-sociedade-brasileira-de-computacao-sbc/. Acesso em: 03 dez. 2025. , 2022
APA
Ribas, L. C., & Bruno, O. M. (2022). “Prêmio CAPES – Teses 2022”: Pós-doc do IFSC/USP arrecada Menção Honrosa e prêmio da Sociedade Brasileira de Computação (SBC). Portal IFSC. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://www2.ifsc.usp.br/portal-ifsc/premio-capes-teses-2022-pos-doc-do-ifsc-usp-arrecada-mencao-honrosa-e-premio-da-sociedade-brasileira-de-computacao-sbc/
NLM
Ribas LC, Bruno OM. “Prêmio CAPES – Teses 2022”: Pós-doc do IFSC/USP arrecada Menção Honrosa e prêmio da Sociedade Brasileira de Computação (SBC) [Internet]. Portal IFSC. 2022 ;[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://www2.ifsc.usp.br/portal-ifsc/premio-capes-teses-2022-pos-doc-do-ifsc-usp-arrecada-mencao-honrosa-e-premio-da-sociedade-brasileira-de-computacao-sbc/
Vancouver
Ribas LC, Bruno OM. “Prêmio CAPES – Teses 2022”: Pós-doc do IFSC/USP arrecada Menção Honrosa e prêmio da Sociedade Brasileira de Computação (SBC) [Internet]. Portal IFSC. 2022 ;[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://www2.ifsc.usp.br/portal-ifsc/premio-capes-teses-2022-pos-doc-do-ifsc-usp-arrecada-mencao-honrosa-e-premio-da-sociedade-brasileira-de-computacao-sbc/
Trabalho de evento-anais periodico
Deep topological embedding with convolutional neural networks for complex network classification (2022)
Scabini, Leonardo ; Ribas, Lucas Correia ; Ribeiro, Eraldo; Bruno, Odemir Martinez
Fonte: Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Nome do evento: International Winter Conference on Network Science - NetSci-X. Unidades: IFSC, ICMC
Assuntos: REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SCABINI, Leonardo et al. Deep topological embedding with convolutional neural networks for complex network classification. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Cham: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-97240-0_5. Acesso em: 03 dez. 2025. , 2022
APA
Scabini, L., Ribas, L. C., Ribeiro, E., & Bruno, O. M. (2022). Deep topological embedding with convolutional neural networks for complex network classification. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Cham: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. doi:10.1007/978-3-030-97240-0_5
NLM
Scabini L, Ribas LC, Ribeiro E, Bruno OM. Deep topological embedding with convolutional neural networks for complex network classification [Internet]. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. 2022 ; 13197 54-66.[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-97240-0_5
Vancouver
Scabini L, Ribas LC, Ribeiro E, Bruno OM. Deep topological embedding with convolutional neural networks for complex network classification [Internet]. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. 2022 ; 13197 54-66.[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-97240-0_5
Artigo de periodico
Electrochemical and optical detection and machine learning applied to images of genosensors for diagnosis of prostate cancer with the biomarker PCA3 (2021)
Rodrigues, Valquiria Cruz; Soares, Juliana Coatrini ; Soares, Andrey Coatrini ; Braz, Daniel César; Melendez, Matias Eliseo; Ribas, Lucas Correia ; Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Bruno, Odemir Martinez ; Carvalho, Andre Lopes; Reis, Rui Manuel; Sanfelice, Rafaela Cristina; Oliveira Junior, Osvaldo Novais de
Fonte: Talanta. Unidades: IFSC, ICMC
Assuntos: CELULOSE, SENSORES BIOMÉDICOS, BIOMARCADORES, NEOPLASIAS PROSTÁTICAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RODRIGUES, Valquiria Cruz et al. Electrochemical and optical detection and machine learning applied to images of genosensors for diagnosis of prostate cancer with the biomarker PCA3. Talanta, v. 222, n. Ja 2021, p. 121444-1-121444-10, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.talanta.2020.121444. Acesso em: 03 dez. 2025.
APA
Rodrigues, V. C., Soares, J. C., Soares, A. C., Braz, D. C., Melendez, M. E., Ribas, L. C., et al. (2021). Electrochemical and optical detection and machine learning applied to images of genosensors for diagnosis of prostate cancer with the biomarker PCA3. Talanta, 222( Ja 2021), 121444-1-121444-10. doi:10.1016/j.talanta.2020.121444
NLM
Rodrigues VC, Soares JC, Soares AC, Braz DC, Melendez ME, Ribas LC, Scabini LF dos S, Bruno OM, Carvalho AL, Reis RM, Sanfelice RC, Oliveira Junior ON de. Electrochemical and optical detection and machine learning applied to images of genosensors for diagnosis of prostate cancer with the biomarker PCA3 [Internet]. Talanta. 2021 ; 222( Ja 2021): 121444-1-121444-10.[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.talanta.2020.121444
Vancouver
Rodrigues VC, Soares JC, Soares AC, Braz DC, Melendez ME, Ribas LC, Scabini LF dos S, Bruno OM, Carvalho AL, Reis RM, Sanfelice RC, Oliveira Junior ON de. Electrochemical and optical detection and machine learning applied to images of genosensors for diagnosis of prostate cancer with the biomarker PCA3 [Internet]. Talanta. 2021 ; 222( Ja 2021): 121444-1-121444-10.[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.talanta.2020.121444
Artigo de periodico
Detection of a SARS-CoV-2 sequence with genosensors using data analysis based on information visualization and machine learning techniques (2021)
Soares, Juliana Coatrini ; Soares, Andrey Coatrini ; Rodrigues, Valquiria da Cruz; Oiticica, Pedro Ramon Almeida ; Raymundo-Pereira, Paulo Augusto ; Bott Neto, José Luiz ; Buscaglia, Lorenzo A ; Castro, Lucas Daniel Chiba de ; Ribas, Lucas Correia ; Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Brazaca, Lais Canniatti ; Correa, Daniel S. ; Mattoso, Luiz Henrique C; Oliveira, Maria Cristina Ferreira de ; Carvalho, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de ; Carrilho, Emanuel ; Bruno, Odemir Martinez ; Melendez, Matias Eliseo ; Oliveira Junior, Osvaldo Novais de
Fonte: Materials Chemistry Frontiers. Unidades: ICMC, IQSC, IFSC
Assuntos: CORONAVIRUS, COVID-19, DIAGNÓSTICO, SENSOR, SEQUÊNCIA DO DNA, VISUALIZAÇÃO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SOARES, Juliana Coatrini et al. Detection of a SARS-CoV-2 sequence with genosensors using data analysis based on information visualization and machine learning techniques. Materials Chemistry Frontiers, v. 5, n. 15, p. 5658-5670, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1039/D1QM00665G. Acesso em: 03 dez. 2025.
APA
Soares, J. C., Soares, A. C., Rodrigues, V. da C., Oiticica, P. R. A., Raymundo-Pereira, P. A., Bott Neto, J. L., et al. (2021). Detection of a SARS-CoV-2 sequence with genosensors using data analysis based on information visualization and machine learning techniques. Materials Chemistry Frontiers, 5( 15), 5658-5670. doi:10.1039/D1QM00665G
NLM
Soares JC, Soares AC, Rodrigues V da C, Oiticica PRA, Raymundo-Pereira PA, Bott Neto JL, Buscaglia LA, Castro LDC de, Ribas LC, Scabini LF dos S, Brazaca LC, Correa DS, Mattoso LHC, Oliveira MCF de, Carvalho ACP de LF de, Carrilho E, Bruno OM, Melendez ME, Oliveira Junior ON de. Detection of a SARS-CoV-2 sequence with genosensors using data analysis based on information visualization and machine learning techniques [Internet]. Materials Chemistry Frontiers. 2021 ; 5( 15): 5658-5670.[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1039/D1QM00665G
Vancouver
Soares JC, Soares AC, Rodrigues V da C, Oiticica PRA, Raymundo-Pereira PA, Bott Neto JL, Buscaglia LA, Castro LDC de, Ribas LC, Scabini LF dos S, Brazaca LC, Correa DS, Mattoso LHC, Oliveira MCF de, Carvalho ACP de LF de, Carrilho E, Bruno OM, Melendez ME, Oliveira Junior ON de. Detection of a SARS-CoV-2 sequence with genosensors using data analysis based on information visualization and machine learning techniques [Internet]. Materials Chemistry Frontiers. 2021 ; 5( 15): 5658-5670.[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1039/D1QM00665G
Tese (Doutorado)
Aprendizado de representações e caracterização de redes complexas com aplicações em visão computacional (2021)
Ribas, Lucas Correia; Bruno, Odemir Martinez (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, REDES COMPLEXAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RIBAS, Lucas Correia. Aprendizado de representações e caracterização de redes complexas com aplicações em visão computacional. 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03032022-083354/. Acesso em: 03 dez. 2025.
APA
Ribas, L. C. (2021). Aprendizado de representações e caracterização de redes complexas com aplicações em visão computacional (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03032022-083354/
NLM
Ribas LC. Aprendizado de representações e caracterização de redes complexas com aplicações em visão computacional [Internet]. 2021 ;[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03032022-083354/
Vancouver
Ribas LC. Aprendizado de representações e caracterização de redes complexas com aplicações em visão computacional [Internet]. 2021 ;[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03032022-083354/
Artigo de periodico
Social interaction layers in complex networks for the dynamical epidemic modeling of COVID-19 in Brazil (2021)
Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Ribas, Lucas Correia ; Neiva, Mariane Barros ; Bispo Junior, Altamir Gomes; Farfan, Alex Josue Florez; Bruno, Odemir Martinez
Fonte: Physica A. Unidades: IFSC, ICMC
Assuntos: SURTOS DE DOENÇAS, CORONAVIRUS, AUTÔMATOS CELULARES, MODELOS EPIDEMIOLOGICOS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, CLASSIFICAÇÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SCABINI, Leonardo Felipe dos Santos et al. Social interaction layers in complex networks for the dynamical epidemic modeling of COVID-19 in Brazil. Physica A, v. 564, p. 125498-1-125498-14, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.physa.2020.125498. Acesso em: 03 dez. 2025.
APA
Scabini, L. F. dos S., Ribas, L. C., Neiva, M. B., Bispo Junior, A. G., Farfan, A. J. F., & Bruno, O. M. (2021). Social interaction layers in complex networks for the dynamical epidemic modeling of COVID-19 in Brazil. Physica A, 564, 125498-1-125498-14. doi:10.1016/j.physa.2020.125498
NLM
Scabini LF dos S, Ribas LC, Neiva MB, Bispo Junior AG, Farfan AJF, Bruno OM. Social interaction layers in complex networks for the dynamical epidemic modeling of COVID-19 in Brazil [Internet]. Physica A. 2021 ; 564 125498-1-125498-14.[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2020.125498
Vancouver
Scabini LF dos S, Ribas LC, Neiva MB, Bispo Junior AG, Farfan AJF, Bruno OM. Social interaction layers in complex networks for the dynamical epidemic modeling of COVID-19 in Brazil [Internet]. Physica A. 2021 ; 564 125498-1-125498-14.[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2020.125498
Artigo de periodico
Dynamic texture analysis using networks generated by deterministic partially self-avoiding walks (2020)
Ribas, Lucas Correia ; Bruno, Odemir Martinez
Fonte: Physica A. Unidades: IFSC, ICMC
Assuntos: AUTÔMATOS CELULARES, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, CLASSIFICAÇÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RIBAS, Lucas Correia e BRUNO, Odemir Martinez. Dynamic texture analysis using networks generated by deterministic partially self-avoiding walks. Physica A, v. 541, p. 122105-1-122105-14, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.physa.2019.122105. Acesso em: 03 dez. 2025.
APA
Ribas, L. C., & Bruno, O. M. (2020). Dynamic texture analysis using networks generated by deterministic partially self-avoiding walks. Physica A, 541, 122105-1-122105-14. doi:10.1016/j.physa.2019.122105
NLM
Ribas LC, Bruno OM. Dynamic texture analysis using networks generated by deterministic partially self-avoiding walks [Internet]. Physica A. 2020 ; 541 122105-1-122105-14.[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2019.122105
Vancouver
Ribas LC, Bruno OM. Dynamic texture analysis using networks generated by deterministic partially self-avoiding walks [Internet]. Physica A. 2020 ; 541 122105-1-122105-14.[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2019.122105
Artigo de periodico
Life-like network automata descriptor based on binary patterns for network classification (2020)
Ribas, Lucas Correia ; Machicao, Jeaneth; Bruno, Odemir Martinez
Fonte: Information Sciences. Unidades: IFSC, ICMC
Assuntos: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, REDES COMPLEXAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RIBAS, Lucas Correia e MACHICAO, Jeaneth e BRUNO, Odemir Martinez. Life-like network automata descriptor based on binary patterns for network classification. Information Sciences, v. 55, p. 156-168, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.09.063. Acesso em: 03 dez. 2025.
APA
Ribas, L. C., Machicao, J., & Bruno, O. M. (2020). Life-like network automata descriptor based on binary patterns for network classification. Information Sciences, 55, 156-168. doi:10.1016/j.ins.2019.09.063
NLM
Ribas LC, Machicao J, Bruno OM. Life-like network automata descriptor based on binary patterns for network classification [Internet]. Information Sciences. 2020 ; 55 156-168.[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.09.063
Vancouver
Ribas LC, Machicao J, Bruno OM. Life-like network automata descriptor based on binary patterns for network classification [Internet]. Information Sciences. 2020 ; 55 156-168.[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.09.063
Artigo de periodico
Spatio-spectral networks for color-texture analysis (2020)
Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Ribas, Lucas Correia ; Bruno, Odemir Martinez
Fonte: Information Sciences. Unidades: IFSC, ICMC
Assuntos: RECONHECIMENTO DE IMAGEM, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, REDES COMPLEXAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SCABINI, Leonardo Felipe dos Santos e RIBAS, Lucas Correia e BRUNO, Odemir Martinez. Spatio-spectral networks for color-texture analysis. Information Sciences, v. 515, p. 64-79, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.11.042. Acesso em: 03 dez. 2025.
APA
Scabini, L. F. dos S., Ribas, L. C., & Bruno, O. M. (2020). Spatio-spectral networks for color-texture analysis. Information Sciences, 515, 64-79. doi:10.1016/j.ins.2019.11.042
NLM
Scabini LF dos S, Ribas LC, Bruno OM. Spatio-spectral networks for color-texture analysis [Internet]. Information Sciences. 2020 ; 515 64-79.[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.11.042
Vancouver
Scabini LF dos S, Ribas LC, Bruno OM. Spatio-spectral networks for color-texture analysis [Internet]. Information Sciences. 2020 ; 515 64-79.[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.11.042
Artigo de periodico
Fusion of complex networks and randomized neural networks for texture analysis (2020)
Ribas, Lucas Correia ; Sá Júnior, Jarbas Joaci de Mesquita; Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Bruno, Odemir Martinez
Fonte: Pattern Recognition. Unidades: IFSC, ICMC
Assuntos: REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL, TEXTURA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RIBAS, Lucas Correia et al. Fusion of complex networks and randomized neural networks for texture analysis. Pattern Recognition, v. 103, p. 107189-1-107189-10, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2019.107189. Acesso em: 03 dez. 2025.
APA
Ribas, L. C., Sá Júnior, J. J. de M., Scabini, L. F. dos S., & Bruno, O. M. (2020). Fusion of complex networks and randomized neural networks for texture analysis. Pattern Recognition, 103, 107189-1-107189-10. doi:10.1016/j.patcog.2019.107189
NLM
Ribas LC, Sá Júnior JJ de M, Scabini LF dos S, Bruno OM. Fusion of complex networks and randomized neural networks for texture analysis [Internet]. Pattern Recognition. 2020 ; 103 107189-1-107189-10.[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2019.107189
Vancouver
Ribas LC, Sá Júnior JJ de M, Scabini LF dos S, Bruno OM. Fusion of complex networks and randomized neural networks for texture analysis [Internet]. Pattern Recognition. 2020 ; 103 107189-1-107189-10.[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2019.107189
Trabalho de evento-anais periodico
Dynamic texture classification using deterministic partially self-avoiding walks on networks (2019)
Ribas, Lucas Correia ; Bruno, Odemir Martinez
Fonte: Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Nome do evento: International Conference on Image Analysis and Processing- ICIAP. Unidades: IFSC, ICMC
Assuntos: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RIBAS, Lucas Correia e BRUNO, Odemir Martinez. Dynamic texture classification using deterministic partially self-avoiding walks on networks. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Heidelberg: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-30642-7_8. Acesso em: 03 dez. 2025. , 2019
APA
Ribas, L. C., & Bruno, O. M. (2019). Dynamic texture classification using deterministic partially self-avoiding walks on networks. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Heidelberg: Springer. doi:10.1007/978-3-030-30642-7_8
NLM
Ribas LC, Bruno OM. Dynamic texture classification using deterministic partially self-avoiding walks on networks [Internet]. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. 2019 ; 11751 82-93.[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-30642-7_8
Vancouver
Ribas LC, Bruno OM. Dynamic texture classification using deterministic partially self-avoiding walks on networks [Internet]. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. 2019 ; 11751 82-93.[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-30642-7_8
Artigo de periodico
Distance transform network for shape analysis (2019)
Ribas, Lucas Correia ; Neiva, Mariane Barros; Bruno, Odemir Martinez
Fonte: Information Sciences. Unidades: IFSC, ICMC
Assuntos: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, FRACTAIS, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, EQUAÇÃO DE SCHRODINGER, TEXTURA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RIBAS, Lucas Correia e NEIVA, Mariane Barros e BRUNO, Odemir Martinez. Distance transform network for shape analysis. Information Sciences, v. 470, n. Ja 2019, p. 28-42, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2018.08.038. Acesso em: 03 dez. 2025.
APA
Ribas, L. C., Neiva, M. B., & Bruno, O. M. (2019). Distance transform network for shape analysis. Information Sciences, 470( Ja 2019), 28-42. doi:10.1016/j.ins.2018.08.038
NLM
Ribas LC, Neiva MB, Bruno OM. Distance transform network for shape analysis [Internet]. Information Sciences. 2019 ; 470( Ja 2019): 28-42.[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2018.08.038
Vancouver
Ribas LC, Neiva MB, Bruno OM. Distance transform network for shape analysis [Internet]. Information Sciences. 2019 ; 470( Ja 2019): 28-42.[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2018.08.038
Trabalho de evento-anais periodico
Deterministic partially self-avoiding walks on networks for natural shapes classification (2019)
Ribas, Lucas Correia ; Bruno, Odemir Martinez
Fonte: Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Nome do evento: Iberoamerican Congress on Pattern Recognition - CIARP. Unidades: IFSC, ICMC
Assuntos: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RIBAS, Lucas Correia e BRUNO, Odemir Martinez. Deterministic partially self-avoiding walks on networks for natural shapes classification. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Heidelberg: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-13469-3_51. Acesso em: 03 dez. 2025. , 2019
APA
Ribas, L. C., & Bruno, O. M. (2019). Deterministic partially self-avoiding walks on networks for natural shapes classification. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Heidelberg: Springer. doi:10.1007/978-3-030-13469-3_51
NLM
Ribas LC, Bruno OM. Deterministic partially self-avoiding walks on networks for natural shapes classification [Internet]. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. 2019 ; 11401 436-443.[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-13469-3_51
Vancouver
Ribas LC, Bruno OM. Deterministic partially self-avoiding walks on networks for natural shapes classification [Internet]. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. 2019 ; 11401 436-443.[citado 2025 dez. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-13469-3_51

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