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Parte de monografia/livro
Inteligência artificial e a ciência: técnicas, oportunidades e desafios (2025)
Oliveira, Patrícia Rufino
Fonte: Ciências por dentro e por fora : construção de conhecimento e a sociedade. Unidade: EACH
Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, CIÊNCIA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
OLIVEIRA, Patrícia Rufino. Inteligência artificial e a ciência: técnicas, oportunidades e desafios. Ciências por dentro e por fora : construção de conhecimento e a sociedade. Tradução . São Paulo: LF Editorial, 2025. p. [127]-143. . Acesso em: 02 dez. 2025.
APA
Oliveira, P. R. (2025). Inteligência artificial e a ciência: técnicas, oportunidades e desafios. In Ciências por dentro e por fora : construção de conhecimento e a sociedade (p. [127]-143). São Paulo: LF Editorial.
NLM
Oliveira PR. Inteligência artificial e a ciência: técnicas, oportunidades e desafios. In: Ciências por dentro e por fora : construção de conhecimento e a sociedade. São Paulo: LF Editorial; 2025. p. [127]-143.[citado 2025 dez. 02 ]
Vancouver
Oliveira PR. Inteligência artificial e a ciência: técnicas, oportunidades e desafios. In: Ciências por dentro e por fora : construção de conhecimento e a sociedade. São Paulo: LF Editorial; 2025. p. [127]-143.[citado 2025 dez. 02 ]
Artigo de periodico
SAnDReS 2.0: development of machine-learning models to explore the scoring function space (2024)
Azevedo, Walter Filgueira de ; Quiroga, Rodrigo ; Villarreal, Marcos Ariel; Silveira, Nelson Jose Freitas da ; Ferreira, Gabriela Bitencourt ; Silva, Amauri Duarte da ; Acosta, Martina Veit ; Oliveira, Patricia Rufino; Tutone, Marco; Biziukova, Nadezhda ; Poroikov, Vladimir ; Tarasova, Olga ; Baud, Stéphaine
Fonte: Journal of Computational Chemistry. Unidade: EACH
Assunto: APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
AZEVEDO, Walter Filgueira de et al. SAnDReS 2.0: development of machine-learning models to explore the scoring function space. Journal of Computational Chemistry, p. 01-14, 2024Tradução . . Disponível em: http://dx.doi.org/10.1002/jcc.27449. Acesso em: 02 dez. 2025.
APA
Azevedo, W. F. de, Quiroga, R., Villarreal, M. A., Silveira, N. J. F. da, Ferreira, G. B., Silva, A. D. da, et al. (2024). SAnDReS 2.0: development of machine-learning models to explore the scoring function space. Journal of Computational Chemistry, 01-14. doi:10.1002/jcc.27449
NLM
Azevedo WF de, Quiroga R, Villarreal MA, Silveira NJF da, Ferreira GB, Silva AD da, Acosta MV, Oliveira PR, Tutone M, Biziukova N, Poroikov V, Tarasova O, Baud S. SAnDReS 2.0: development of machine-learning models to explore the scoring function space [Internet]. Journal of Computational Chemistry. 2024 ; 01-14.[citado 2025 dez. 02 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1002/jcc.27449
Vancouver
Azevedo WF de, Quiroga R, Villarreal MA, Silveira NJF da, Ferreira GB, Silva AD da, Acosta MV, Oliveira PR, Tutone M, Biziukova N, Poroikov V, Tarasova O, Baud S. SAnDReS 2.0: development of machine-learning models to explore the scoring function space [Internet]. Journal of Computational Chemistry. 2024 ; 01-14.[citado 2025 dez. 02 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1002/jcc.27449
Trabalho de evento-resumo
Seleção de modelos de regressão baseados em máquinas de vetores suporte suporte para descoberta de novos medicamentos (2022)
Sousa, Matheus Rodrigues Mendes; Simões, Rodolfo da Silva; Oliveira, Patrícia Rufino
Fonte: 29º SIICUSP-EACH 2021: Simpósio Internacional de Iniciação Científica e Tecnológica da USP: livro de resumos. Nome do evento: Simpósio Internacional de Iniciação Científica e Tecnológica da USP. Unidade: EACH
Assuntos: QUÍMICA MÉDICA, QUÍMICA FARMACÊUTICA, PLANEJAMENTO DE FÁRMACOS, VALIDAÇÃO DE MODELOS, SELEÇÃO DE MODELOS
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ABNT
SOUSA, Matheus Rodrigues Mendes e SIMÕES, Rodolfo da Silva e OLIVEIRA, Patrícia Rufino. Seleção de modelos de regressão baseados em máquinas de vetores suporte suporte para descoberta de novos medicamentos. 2022, Anais.. São Paulo: Escola de Artes, Ciências e Humanidades, 2022. p. 67-68. Disponível em: http://www5.each.usp.br/wp-content/uploads/2022/02/ANAIS-29%C2%BA-SIICUSP-EACH_USP.pdf. Acesso em: 02 dez. 2025.
APA
Sousa, M. R. M., Simões, R. da S., & Oliveira, P. R. (2022). Seleção de modelos de regressão baseados em máquinas de vetores suporte suporte para descoberta de novos medicamentos. In 29º SIICUSP-EACH 2021: Simpósio Internacional de Iniciação Científica e Tecnológica da USP: livro de resumos (p. 67-68). São Paulo: Escola de Artes, Ciências e Humanidades. Recuperado de http://www5.each.usp.br/wp-content/uploads/2022/02/ANAIS-29%C2%BA-SIICUSP-EACH_USP.pdf
NLM
Sousa MRM, Simões R da S, Oliveira PR. Seleção de modelos de regressão baseados em máquinas de vetores suporte suporte para descoberta de novos medicamentos [Internet]. 29º SIICUSP-EACH 2021: Simpósio Internacional de Iniciação Científica e Tecnológica da USP: livro de resumos. 2022 ; 67-68.[citado 2025 dez. 02 ] Available from: http://www5.each.usp.br/wp-content/uploads/2022/02/ANAIS-29%C2%BA-SIICUSP-EACH_USP.pdf
Vancouver
Sousa MRM, Simões R da S, Oliveira PR. Seleção de modelos de regressão baseados em máquinas de vetores suporte suporte para descoberta de novos medicamentos [Internet]. 29º SIICUSP-EACH 2021: Simpósio Internacional de Iniciação Científica e Tecnológica da USP: livro de resumos. 2022 ; 67-68.[citado 2025 dez. 02 ] Available from: http://www5.each.usp.br/wp-content/uploads/2022/02/ANAIS-29%C2%BA-SIICUSP-EACH_USP.pdf
Artigo de periodico
Evaluating Deep Learning models for predicting ALK-5 inhibition (2021)
Espinoza, Gabriel Zarzana; Angelo, Rafaela Molina de ; Oliveira, Patrícia Rufino; Honório, Káthia Maria
Fonte: PLOS ONE. Unidade: EACH
Assuntos: QUÍMICA MÉDICA, QUÍMICA FARMACÊUTICA, PLANEJAMENTO DE FÁRMACOS, NEOPLASIAS
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ABNT
ESPINOZA, Gabriel Zarzana et al. Evaluating Deep Learning models for predicting ALK-5 inhibition. PLOS ONE, v. 16, n. ja 2021, p. 01-16, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0246126. Acesso em: 02 dez. 2025.
APA
Espinoza, G. Z., Angelo, R. M. de, Oliveira, P. R., & Honório, K. M. (2021). Evaluating Deep Learning models for predicting ALK-5 inhibition. PLOS ONE, 16( ja 2021), 01-16. doi:10.1371/journal.pone.0246126
NLM
Espinoza GZ, Angelo RM de, Oliveira PR, Honório KM. Evaluating Deep Learning models for predicting ALK-5 inhibition [Internet]. PLOS ONE. 2021 ; 16( ja 2021): 01-16.[citado 2025 dez. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0246126
Vancouver
Espinoza GZ, Angelo RM de, Oliveira PR, Honório KM. Evaluating Deep Learning models for predicting ALK-5 inhibition [Internet]. PLOS ONE. 2021 ; 16( ja 2021): 01-16.[citado 2025 dez. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0246126
Artigo de periodico
Knowing and combating the enemy: a brief review on SARS-CoV-2 and computational approaches applied to the discovery of drug candidates (2021)
Serafim, Mateus Sá Magalhães ; Gertrudes, Jadson Castro ; Costa, Debora M.A.; Oliveira, Patrícia Rufino; Maltarollo, Vinícius Gonçalves ; Honório, Káthia Maria
Fonte: Bioscience Reports. Unidade: EACH
Assuntos: COVID-19, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PLANEJAMENTO DE FÁRMACOS, QUÍMICA MÉDICA
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ABNT
SERAFIM, Mateus Sá Magalhães et al. Knowing and combating the enemy: a brief review on SARS-CoV-2 and computational approaches applied to the discovery of drug candidates. Bioscience Reports, v. 41, n. 3, p. 01-16, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1042/BSR20202616. Acesso em: 02 dez. 2025.
APA
Serafim, M. S. M., Gertrudes, J. C., Costa, D. M. A., Oliveira, P. R., Maltarollo, V. G., & Honório, K. M. (2021). Knowing and combating the enemy: a brief review on SARS-CoV-2 and computational approaches applied to the discovery of drug candidates. Bioscience Reports, 41( 3), 01-16. doi:10.1042/BSR20202616
NLM
Serafim MSM, Gertrudes JC, Costa DMA, Oliveira PR, Maltarollo VG, Honório KM. Knowing and combating the enemy: a brief review on SARS-CoV-2 and computational approaches applied to the discovery of drug candidates [Internet]. Bioscience Reports. 2021 ; 41( 3): 01-16.[citado 2025 dez. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1042/BSR20202616
Vancouver
Serafim MSM, Gertrudes JC, Costa DMA, Oliveira PR, Maltarollo VG, Honório KM. Knowing and combating the enemy: a brief review on SARS-CoV-2 and computational approaches applied to the discovery of drug candidates [Internet]. Bioscience Reports. 2021 ; 41( 3): 01-16.[citado 2025 dez. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1042/BSR20202616
Trabalho de evento-resumo
Uso de aprendizagem profunda para predição de atividade de inibidores de ALK-5 (2020)
Espinoza, Gabriel Zarzana; Angelo, Rafaela Molina de ; Oliveira, Patrícia Rufino; Honório, Káthia Maria
Fonte: Resumos. Nome do evento: Simpósio Internacional de Iniciação Científica e Tecnológica da Universidade de São Paulo - SIICUSP. Unidade: EACH
Assuntos: QUÍMICA MÉDICA, QUÍMICA FARMACÊUTICA, PLANEJAMENTO DE FÁRMACOS
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ABNT
ESPINOZA, Gabriel Zarzana et al. Uso de aprendizagem profunda para predição de atividade de inibidores de ALK-5. 2020, Anais.. São Paulo: Universidade de São Paulo - USP, 2020. Disponível em: https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210. Acesso em: 02 dez. 2025.
APA
Espinoza, G. Z., Angelo, R. M. de, Oliveira, P. R., & Honório, K. M. (2020). Uso de aprendizagem profunda para predição de atividade de inibidores de ALK-5. In Resumos. São Paulo: Universidade de São Paulo - USP. Recuperado de https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210
NLM
Espinoza GZ, Angelo RM de, Oliveira PR, Honório KM. Uso de aprendizagem profunda para predição de atividade de inibidores de ALK-5 [Internet]. Resumos. 2020 ;[citado 2025 dez. 02 ] Available from: https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210
Vancouver
Espinoza GZ, Angelo RM de, Oliveira PR, Honório KM. Uso de aprendizagem profunda para predição de atividade de inibidores de ALK-5 [Internet]. Resumos. 2020 ;[citado 2025 dez. 02 ] Available from: https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210
Artigo de periodico
Optimization of transmission signal power through observation of congestion in VANets using the fuzzy logic approach: a case study in highway and urban layout (2019)
Correa, Claudio ; Meneguette, Rodolfo Ipolito ; Oliveira, Patrícia Rufino; Ueyama, Jó
Fonte: Wireless Communications and Mobile Computing. Unidades: ICMC, EACH
Assuntos: COMPUTAÇÃO MÓVEL, WIRELESS, COMUNICAÇÃO, VEÍCULOS, TRÁFEGO RODOVIÁRIO, SEGURANÇA VEICULAR
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ABNT
CORREA, Claudio et al. Optimization of transmission signal power through observation of congestion in VANets using the fuzzy logic approach: a case study in highway and urban layout. Wireless Communications and Mobile Computing, v. 2019, p. 1-23, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1155/2019/2605234. Acesso em: 02 dez. 2025.
APA
Correa, C., Meneguette, R. I., Oliveira, P. R., & Ueyama, J. (2019). Optimization of transmission signal power through observation of congestion in VANets using the fuzzy logic approach: a case study in highway and urban layout. Wireless Communications and Mobile Computing, 2019, 1-23. doi:10.1155/2019/2605234
NLM
Correa C, Meneguette RI, Oliveira PR, Ueyama J. Optimization of transmission signal power through observation of congestion in VANets using the fuzzy logic approach: a case study in highway and urban layout [Internet]. Wireless Communications and Mobile Computing. 2019 ; 2019 1-23.[citado 2025 dez. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1155/2019/2605234
Vancouver
Correa C, Meneguette RI, Oliveira PR, Ueyama J. Optimization of transmission signal power through observation of congestion in VANets using the fuzzy logic approach: a case study in highway and urban layout [Internet]. Wireless Communications and Mobile Computing. 2019 ; 2019 1-23.[citado 2025 dez. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1155/2019/2605234
Artigo de periodico
Movie films consumption in Brazil: an analysis of Support Vector Machine classification (2019)
Nishijima, Marislei ; Nieuwenhoff, Nathalia; Pires, Ricardo; Oliveira, Patrícia Rufino
Fonte: AI & Society: journal of knowledge, culture and communication. Unidade: EACH
Assuntos: CINEMA, COMPORTAMENTO DO CONSUMIDOR, FILMES
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ABNT
NISHIJIMA, Marislei et al. Movie films consumption in Brazil: an analysis of Support Vector Machine classification. AI & Society: journal of knowledge, culture and communication, v. 34, n. 121, p. 01-07, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00146-019-00899-7. Acesso em: 02 dez. 2025.
APA
Nishijima, M., Nieuwenhoff, N., Pires, R., & Oliveira, P. R. (2019). Movie films consumption in Brazil: an analysis of Support Vector Machine classification. AI & Society: journal of knowledge, culture and communication, 34( 121), 01-07. doi:10.1007/s00146-019-00899-7
NLM
Nishijima M, Nieuwenhoff N, Pires R, Oliveira PR. Movie films consumption in Brazil: an analysis of Support Vector Machine classification [Internet]. AI & Society: journal of knowledge, culture and communication. 2019 ; 34( 121): 01-07.[citado 2025 dez. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00146-019-00899-7
Vancouver
Nishijima M, Nieuwenhoff N, Pires R, Oliveira PR. Movie films consumption in Brazil: an analysis of Support Vector Machine classification [Internet]. AI & Society: journal of knowledge, culture and communication. 2019 ; 34( 121): 01-07.[citado 2025 dez. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00146-019-00899-7
Artigo de periodico
Advances with support vector machines for novel drug discovery (2019)
Maltarollo, Vinicius Gonçalves; Kronenberger, Thales; Espinoza, Gabriel Zarzana; Oliveira, Patricia Rufino; Honorio, Kathia Maria
Fonte: Expert Opinion on Drug Discovery. Unidade: EACH
Assuntos: QUÍMICA MÉDICA, PLANEJAMENTO DE FÁRMACOS, RELAÇÕES QUANTITATIVAS ENTRE ESTRUTURA QUÍMICA E ATIVIDADE BIOLÓGICA
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ABNT
MALTAROLLO, Vinicius Gonçalves et al. Advances with support vector machines for novel drug discovery. Expert Opinion on Drug Discovery, v. 14, n. Ja 2019, p. 01-11, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1080/17460441.2019.1549033. Acesso em: 02 dez. 2025.
APA
Maltarollo, V. G., Kronenberger, T., Espinoza, G. Z., Oliveira, P. R., & Honorio, K. M. (2019). Advances with support vector machines for novel drug discovery. Expert Opinion on Drug Discovery, 14( Ja 2019), 01-11. doi:10.1080/17460441.2019.1549033
NLM
Maltarollo VG, Kronenberger T, Espinoza GZ, Oliveira PR, Honorio KM. Advances with support vector machines for novel drug discovery [Internet]. Expert Opinion on Drug Discovery. 2019 ; 14( Ja 2019): 01-11.[citado 2025 dez. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1080/17460441.2019.1549033
Vancouver
Maltarollo VG, Kronenberger T, Espinoza GZ, Oliveira PR, Honorio KM. Advances with support vector machines for novel drug discovery [Internet]. Expert Opinion on Drug Discovery. 2019 ; 14( Ja 2019): 01-11.[citado 2025 dez. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1080/17460441.2019.1549033
Artigo de periodico
Movie flms consumption in Brazil: an analysis of support vector machine classifcation (2019)
Nishijima, Marislei ; Nieuwenhoff, Nathalia; Pires, Ricardo; Oliveira, Patrícia R.
Fonte: AI & Society: Journal of Knowledge, Culture and Communication. Unidades: IRI, EACH
Assuntos: CINEMA, CONSUMIDOR, DETERMINANTES, ANÁLISE DISCRIMINANTE
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
NISHIJIMA, Marislei et al. Movie flms consumption in Brazil: an analysis of support vector machine classifcation. AI & Society: Journal of Knowledge, Culture and Communication, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00146-019-00899-7. Acesso em: 02 dez. 2025.
APA
Nishijima, M., Nieuwenhoff, N., Pires, R., & Oliveira, P. R. (2019). Movie flms consumption in Brazil: an analysis of support vector machine classifcation. AI & Society: Journal of Knowledge, Culture and Communication. doi:10.1007/s00146-019-00899-7
NLM
Nishijima M, Nieuwenhoff N, Pires R, Oliveira PR. Movie flms consumption in Brazil: an analysis of support vector machine classifcation [Internet]. AI & Society: Journal of Knowledge, Culture and Communication. 2019 ;[citado 2025 dez. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00146-019-00899-7
Vancouver
Nishijima M, Nieuwenhoff N, Pires R, Oliveira PR. Movie flms consumption in Brazil: an analysis of support vector machine classifcation [Internet]. AI & Society: Journal of Knowledge, Culture and Communication. 2019 ;[citado 2025 dez. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00146-019-00899-7
Artigo de periodico
Transfer and multi-task learning in QSAR modeling: advances and Challenges (2018)
Simões, Rodolfo da Silva; Maltarollo, Vinicius G.; Oliveira, Patrícia Rufino; Honorio, Kathia Maria
Fonte: Frontiers in Pharmacology. Unidade: EACH
Assuntos: PLANEJAMENTO DE FÁRMACOS, QUÍMICA MÉDICA, TRANSFERÊNCIA (APRENDIZAGEM), RELAÇÕES QUANTITATIVAS ENTRE ESTRUTURA QUÍMICA E ATIVIDADE BIOLÓGICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SIMÕES, Rodolfo da Silva et al. Transfer and multi-task learning in QSAR modeling: advances and Challenges. Frontiers in Pharmacology, v. fe 2018, p. 01-07, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3389/fphar.2018.00074. Acesso em: 02 dez. 2025.
APA
Simões, R. da S., Maltarollo, V. G., Oliveira, P. R., & Honorio, K. M. (2018). Transfer and multi-task learning in QSAR modeling: advances and Challenges. Frontiers in Pharmacology, fe 2018, 01-07. doi:10.3389/fphar.2018.00074
NLM
Simões R da S, Maltarollo VG, Oliveira PR, Honorio KM. Transfer and multi-task learning in QSAR modeling: advances and Challenges [Internet]. Frontiers in Pharmacology. 2018 ; fe 2018 01-07.[citado 2025 dez. 02 ] Available from: https://doi.org/10.3389/fphar.2018.00074
Vancouver
Simões R da S, Maltarollo VG, Oliveira PR, Honorio KM. Transfer and multi-task learning in QSAR modeling: advances and Challenges [Internet]. Frontiers in Pharmacology. 2018 ; fe 2018 01-07.[citado 2025 dez. 02 ] Available from: https://doi.org/10.3389/fphar.2018.00074
Artigo de periodico
A molecular modeling study of combretastatin-like chalcones as anticancer agents using PLS, ANN and consensus models (2018)
Lipinski, Célio Fernando; Oliveira, Aline Alves; Honorio, Kathia Maria; Oliveira, Patrícia Rufino; Silva, Alberico Borges Ferreira da
Fonte: Structural Chemistry: computational and experimental studies of chemical and biological systems. Unidades: EACH, IQSC
Assuntos: MICROTÚBULOS, NEOPLASIAS, BIOLOGIA MOLECULAR
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LIPINSKI, Célio Fernando et al. A molecular modeling study of combretastatin-like chalcones as anticancer agents using PLS, ANN and consensus models. Structural Chemistry: computational and experimental studies of chemical and biological systems, v. 29, p. 01-09, 2018Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s11224-017-1072-2. Acesso em: 02 dez. 2025.
APA
Lipinski, C. F., Oliveira, A. A., Honorio, K. M., Oliveira, P. R., & Silva, A. B. F. da. (2018). A molecular modeling study of combretastatin-like chalcones as anticancer agents using PLS, ANN and consensus models. Structural Chemistry: computational and experimental studies of chemical and biological systems, 29, 01-09. doi:10.1007/s11224-017-1072-2
NLM
Lipinski CF, Oliveira AA, Honorio KM, Oliveira PR, Silva ABF da. A molecular modeling study of combretastatin-like chalcones as anticancer agents using PLS, ANN and consensus models [Internet]. Structural Chemistry: computational and experimental studies of chemical and biological systems. 2018 ; 29 01-09.[citado 2025 dez. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11224-017-1072-2
Vancouver
Lipinski CF, Oliveira AA, Honorio KM, Oliveira PR, Silva ABF da. A molecular modeling study of combretastatin-like chalcones as anticancer agents using PLS, ANN and consensus models [Internet]. Structural Chemistry: computational and experimental studies of chemical and biological systems. 2018 ; 29 01-09.[citado 2025 dez. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11224-017-1072-2
Artigo de periodico
New consensus multivariate models based on PLS and ANN studies of sigma-1 receptor antagonists (2017)
Oliveira, Aline A; Lipinski, Célio Fernando ; Pereira, Estevão Bombonato; Honorio, Kathia Maria ; Oliveira, Patrícia Rufino; Weber, Karen Cacilda; Romero, Roseli Aparecida Francelin ; Sousa, Alexsandro Gama de; Silva, Alberico Borges Ferreira da
Fonte: Journal of Molecular Modeling. Unidades: EACH, ICMC, IQSC
Assuntos: FARMACOLOGIA MOLECULAR, RECEPTORES, MODELOS (ANÁLISE MULTIVARIADA), REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
OLIVEIRA, Aline A et al. New consensus multivariate models based on PLS and ANN studies of sigma-1 receptor antagonists. Journal of Molecular Modeling, v. 23, p. 1-15, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00894-017-3444-3. Acesso em: 02 dez. 2025.
APA
Oliveira, A. A., Lipinski, C. F., Pereira, E. B., Honorio, K. M., Oliveira, P. R., Weber, K. C., et al. (2017). New consensus multivariate models based on PLS and ANN studies of sigma-1 receptor antagonists. Journal of Molecular Modeling, 23, 1-15. doi:10.1007/s00894-017-3444-3
NLM
Oliveira AA, Lipinski CF, Pereira EB, Honorio KM, Oliveira PR, Weber KC, Romero RAF, Sousa AG de, Silva ABF da. New consensus multivariate models based on PLS and ANN studies of sigma-1 receptor antagonists [Internet]. Journal of Molecular Modeling. 2017 ; 23 1-15.[citado 2025 dez. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00894-017-3444-3
Vancouver
Oliveira AA, Lipinski CF, Pereira EB, Honorio KM, Oliveira PR, Weber KC, Romero RAF, Sousa AG de, Silva ABF da. New consensus multivariate models based on PLS and ANN studies of sigma-1 receptor antagonists [Internet]. Journal of Molecular Modeling. 2017 ; 23 1-15.[citado 2025 dez. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00894-017-3444-3
Artigo de periodico
Applying machine learning techniques for ADME-Tox prediction: a review (2015)
Maltarollo, Vinícius Gonçalves; Gertrudes, Jadson Castro; Oliveira, Patrícia Rufino; Honório, Kathia Maria
Fonte: Expert Opinion on Drug Metabolism & Toxicology. Unidade: EACH
Assuntos: MODELAGEM MOLECULAR, FARMACOCINÉTICA, XENOBIÓTICO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RELAÇÕES QUANTITATIVAS ENTRE ESTRUTURA QUÍMICA E ATIVIDADE BIOLÓGICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MALTAROLLO, Vinícius Gonçalves et al. Applying machine learning techniques for ADME-Tox prediction: a review. Expert Opinion on Drug Metabolism & Toxicology, v. 11, n. 2, p. 259-271, 2015Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1517/17425255.2015.980814. Acesso em: 02 dez. 2025.
APA
Maltarollo, V. G., Gertrudes, J. C., Oliveira, P. R., & Honório, K. M. (2015). Applying machine learning techniques for ADME-Tox prediction: a review. Expert Opinion on Drug Metabolism & Toxicology, 11( 2), 259-271. doi:10.1517/17425255.2015.980814
NLM
Maltarollo VG, Gertrudes JC, Oliveira PR, Honório KM. Applying machine learning techniques for ADME-Tox prediction: a review [Internet]. Expert Opinion on Drug Metabolism & Toxicology. 2015 ; 11( 2): 259-271.[citado 2025 dez. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1517/17425255.2015.980814
Vancouver
Maltarollo VG, Gertrudes JC, Oliveira PR, Honório KM. Applying machine learning techniques for ADME-Tox prediction: a review [Internet]. Expert Opinion on Drug Metabolism & Toxicology. 2015 ; 11( 2): 259-271.[citado 2025 dez. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1517/17425255.2015.980814
Artigo de periodico
Automatic segmentation of breast masses using enhanced ICA mixture model (2013)
Ribeiro, Patrícia B; Romero, Roseli Aparecida Francelin ; Oliveira, Patrícia Rufino; Schiabel, Homero ; Verçosa, Luciana B
Fonte: Neurocomputing. Unidades: ICMC, EACH, EESC
Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, OTIMIZAÇÃO COMBINATÓRIA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RIBEIRO, Patrícia B et al. Automatic segmentation of breast masses using enhanced ICA mixture model. Neurocomputing, v. no 2013, p. 61-71, 2013Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2012.08.062. Acesso em: 02 dez. 2025.
APA
Ribeiro, P. B., Romero, R. A. F., Oliveira, P. R., Schiabel, H., & Verçosa, L. B. (2013). Automatic segmentation of breast masses using enhanced ICA mixture model. Neurocomputing, no 2013, 61-71. doi:10.1016/j.neucom.2012.08.062
NLM
Ribeiro PB, Romero RAF, Oliveira PR, Schiabel H, Verçosa LB. Automatic segmentation of breast masses using enhanced ICA mixture model [Internet]. Neurocomputing. 2013 ; no 2013 61-71.[citado 2025 dez. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2012.08.062
Vancouver
Ribeiro PB, Romero RAF, Oliveira PR, Schiabel H, Verçosa LB. Automatic segmentation of breast masses using enhanced ICA mixture model [Internet]. Neurocomputing. 2013 ; no 2013 61-71.[citado 2025 dez. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2012.08.062
Artigo de periodico
Machine learning techniques and drug design (2012)
Gertrudes, J. C; Maltarollo, Vinícius Gonçalves; Silva, R. A.; Oliveira, Patricia Rufino; Honório, Kathia Maria; Silva, Alberico Borges Ferreira da
Fonte: Current Medicinal Chemistry. Unidades: IQSC, EACH
Assunto: ESTRUTURA MOLECULAR (QUÍMICA TEÓRICA)
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
GERTRUDES, J. C et al. Machine learning techniques and drug design. Current Medicinal Chemistry, v. 19, n. 25, p. 4289-4297, 2012Tradução . . Disponível em: http://www.ingentaconnect-com.ez67.periodicos.capes.gov.br/content/ben/cmc/2012/00000019/00000025/art00007. Acesso em: 02 dez. 2025.
APA
Gertrudes, J. C., Maltarollo, V. G., Silva, R. A., Oliveira, P. R., Honório, K. M., & Silva, A. B. F. da. (2012). Machine learning techniques and drug design. Current Medicinal Chemistry, 19( 25), 4289-4297. Recuperado de http://www.ingentaconnect-com.ez67.periodicos.capes.gov.br/content/ben/cmc/2012/00000019/00000025/art00007
NLM
Gertrudes JC, Maltarollo VG, Silva RA, Oliveira PR, Honório KM, Silva ABF da. Machine learning techniques and drug design [Internet]. Current Medicinal Chemistry. 2012 ; 19( 25): 4289-4297.[citado 2025 dez. 02 ] Available from: http://www.ingentaconnect-com.ez67.periodicos.capes.gov.br/content/ben/cmc/2012/00000019/00000025/art00007
Vancouver
Gertrudes JC, Maltarollo VG, Silva RA, Oliveira PR, Honório KM, Silva ABF da. Machine learning techniques and drug design [Internet]. Current Medicinal Chemistry. 2012 ; 19( 25): 4289-4297.[citado 2025 dez. 02 ] Available from: http://www.ingentaconnect-com.ez67.periodicos.capes.gov.br/content/ben/cmc/2012/00000019/00000025/art00007
Trabalho de evento
A parallel PCA neural network approach for feature extraction (2011)
Oliveira, Patrícia Rufino; Digiampietri, Luciano Antonio ; Honda, Willian Yukio; Pereira, Marcone Corrêa
Fonte: Anais. Nome do evento: Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional. Unidade: EACH
Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, REDES NEURAIS
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ABNT
OLIVEIRA, Patrícia Rufino et al. A parallel PCA neural network approach for feature extraction. 2011, Anais.. Fortaleza: Escola de Artes, Ciências e Humanidades, Universidade de São Paulo, 2011. . Acesso em: 02 dez. 2025.
APA
Oliveira, P. R., Digiampietri, L. A., Honda, W. Y., & Pereira, M. C. (2011). A parallel PCA neural network approach for feature extraction. In Anais. Fortaleza: Escola de Artes, Ciências e Humanidades, Universidade de São Paulo.
NLM
Oliveira PR, Digiampietri LA, Honda WY, Pereira MC. A parallel PCA neural network approach for feature extraction. Anais. 2011 ;[citado 2025 dez. 02 ]
Vancouver
Oliveira PR, Digiampietri LA, Honda WY, Pereira MC. A parallel PCA neural network approach for feature extraction. Anais. 2011 ;[citado 2025 dez. 02 ]
Trabalho de evento-anais periodico
Using visual metrics to selecting ICA basis for image compression: a comparative study (2010)
Oliveira, Patrícia Rufino; Morimitsu, Henrique; Fernández Tuesta, Esteban
Fonte: Lecture Notes in Computer Science. Nome do evento: Ibero-American Conference on AI - IBERAMIA. Unidade: EACH
Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS
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ABNT
OLIVEIRA, Patrícia Rufino e MORIMITSU, Henrique e FERNÁNDEZ TUESTA, Esteban. Using visual metrics to selecting ICA basis for image compression: a comparative study. Lecture Notes in Computer Science. Heidelberg: Springer-Verlag. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-642-16952-6_9. Acesso em: 02 dez. 2025. , 2010
APA
Oliveira, P. R., Morimitsu, H., & Fernández Tuesta, E. (2010). Using visual metrics to selecting ICA basis for image compression: a comparative study. Lecture Notes in Computer Science. Heidelberg: Springer-Verlag. doi:10.1007/978-3-642-16952-6_9
NLM
Oliveira PR, Morimitsu H, Fernández Tuesta E. Using visual metrics to selecting ICA basis for image compression: a comparative study [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2010 ; 6433 80-89.[citado 2025 dez. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-642-16952-6_9
Vancouver
Oliveira PR, Morimitsu H, Fernández Tuesta E. Using visual metrics to selecting ICA basis for image compression: a comparative study [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2010 ; 6433 80-89.[citado 2025 dez. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-642-16952-6_9
Trabalho de evento-resumo periodico
Portuguese pronoun resolution: resources and evaluation (2008)
Moya Cuevas, Ramon Ré; Honda, Willian Yukio; Lucena, Diego Jesus de; Paraboni, Ivandré; Oliveira, Patrícia Rufino
Fonte: Lecture Notes in Computer Science. Nome do evento: International Conference in Intelligent Text Processing and Computational Linguistics. Unidade: EACH
Assuntos: LINGUAGEM NATURAL, LINGUÍSTICA COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MOYA CUEVAS, Ramon Ré et al. Portuguese pronoun resolution: resources and evaluation. Lecture Notes in Computer Science. Heidelberg: Springer-Verlag. Disponível em: http://www.springerlink.com/content/w33541557637027u/fulltext.pdf. Acesso em: 02 dez. 2025. , 2008
APA
Moya Cuevas, R. R., Honda, W. Y., Lucena, D. J. de, Paraboni, I., & Oliveira, P. R. (2008). Portuguese pronoun resolution: resources and evaluation. Lecture Notes in Computer Science. Heidelberg: Springer-Verlag. Recuperado de http://www.springerlink.com/content/w33541557637027u/fulltext.pdf
NLM
Moya Cuevas RR, Honda WY, Lucena DJ de, Paraboni I, Oliveira PR. Portuguese pronoun resolution: resources and evaluation [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2008 ; 4919 344-350.[citado 2025 dez. 02 ] Available from: http://www.springerlink.com/content/w33541557637027u/fulltext.pdf
Vancouver
Moya Cuevas RR, Honda WY, Lucena DJ de, Paraboni I, Oliveira PR. Portuguese pronoun resolution: resources and evaluation [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2008 ; 4919 344-350.[citado 2025 dez. 02 ] Available from: http://www.springerlink.com/content/w33541557637027u/fulltext.pdf
Artigo de periodico
Improvements on ICA mixture models for image pre-processing and segmentation (2008)
Oliveira, Patrícia Rufino; Romero, Roseli Aparecida Francelin
Fonte: Neurocomputing. Unidades: EACH, ICMC
Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
OLIVEIRA, Patrícia Rufino e ROMERO, Roseli Aparecida Francelin. Improvements on ICA mixture models for image pre-processing and segmentation. Neurocomputing, v. 71, n. 10-12, p. 2180-2193, 2008Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2007.10.016. Acesso em: 02 dez. 2025.
APA
Oliveira, P. R., & Romero, R. A. F. (2008). Improvements on ICA mixture models for image pre-processing and segmentation. Neurocomputing, 71( 10-12), 2180-2193. doi:10.1016/j.neucom.2007.10.016
NLM
Oliveira PR, Romero RAF. Improvements on ICA mixture models for image pre-processing and segmentation [Internet]. Neurocomputing. 2008 ; 71( 10-12): 2180-2193.[citado 2025 dez. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2007.10.016
Vancouver
Oliveira PR, Romero RAF. Improvements on ICA mixture models for image pre-processing and segmentation [Internet]. Neurocomputing. 2008 ; 71( 10-12): 2180-2193.[citado 2025 dez. 02 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2007.10.016

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