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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] (2024)
Dal Prá, Elian Rafael; Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Bruno, Odemir Martinez
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: 05 jul. 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 jul. 05 ] 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 jul. 05 ] 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/
Artigo de periodico
Color-texture classification based on spatio-spectral complex network representations (2024)
Ribas, Lucas Correia ; Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Condori, Rayner Harold Montes ; Bruno, Odemir Martinez
Source: Physica A. Unidades: IFSC, ICMC
Subjects: REDES NEURAIS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, APRENDIZAGEM PROFUNDA, REDES COMPLEXAS, TEXTURA
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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: 05 jul. 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 jul. 05 ] 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 jul. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2024.129518
Artigo de jornal
IA desenvolvida na USP é a melhor do mundo para reconhecer texturas [Depoimento a Ivan Conterno] (2024)
Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Bruno, Odemir Martinez
Source: Jornal da USP. Unidade: IFSC
Subjects: FÍSICA, TEXTURA, CIÊNCIA, INOVAÇÃO, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, FÍSICA COMPUTACIONAL
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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: 05 jul. 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 jul. 05 ] 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 jul. 05 ] Available from: https://jornal.usp.br/ciencias/ia-desenvolvida-na-usp-e-a-melhor-do-mundo-para-reconhecer-texturas/
Artigo de periodico
Local complex features learned by randomized neural networks for texture analysis (2024)
Ribas, Lucas Correia ; Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Sá Júnior, Jarbas Joaci de Mesquita; Bruno, Odemir Martinez
Source: Pattern Analysis and Applications. Unidade: IFSC
Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, TEXTURA
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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: 05 jul. 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 jul. 05 ] 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 jul. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10044-024-01230-x
Trabalho de evento-resumo
Identificação de espécies de madeira baseado em fusão de características em três planos anatômicos (2023)
Ribas, Lucas Correia; Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Zielinski, Kallil Miguel Caparroz; Bruno, Odemir Martinez
Source: Livro de Resumos. Conference titles: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidade: IFSC
Subjects: MADEIRA, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, TEXTURA (ANÁLISE)
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ABNT
RIBAS, Lucas Correia et al. Identificação de espécies de madeira baseado em fusão de características em três planos anatômicos. 2023, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2023. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/40476d85-2614-4a97-9dce-08a0c88f87e6/3178196.pdf. Acesso em: 05 jul. 2024.
APA
Ribas, L. C., Scabini, L. F. dos S., Zielinski, K. M. C., & Bruno, O. M. (2023). Identificação de espécies de madeira baseado em fusão de características em três planos anatômicos. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/40476d85-2614-4a97-9dce-08a0c88f87e6/3178196.pdf
NLM
Ribas LC, Scabini LF dos S, Zielinski KMC, Bruno OM. Identificação de espécies de madeira baseado em fusão de características em três planos anatômicos [Internet]. Livro de Resumos. 2023 ;[citado 2024 jul. 05 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/40476d85-2614-4a97-9dce-08a0c88f87e6/3178196.pdf
Vancouver
Ribas LC, Scabini LF dos S, Zielinski KMC, Bruno OM. Identificação de espécies de madeira baseado em fusão de características em três planos anatômicos [Internet]. Livro de Resumos. 2023 ;[citado 2024 jul. 05 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/40476d85-2614-4a97-9dce-08a0c88f87e6/3178196.pdf
Trabalho de evento-resumo
Plasmonic biosensors based on AUNI/glass substrates using optical microscopy and machine learning image classification as detection methods (2023)
Oiticica, Pedro Ramon Almeida ; Oliveira Junior, Osvaldo Novais de ; Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Bruno, Odemir Martinez ; Ribas, Lucas Correia
Source: Livro de Resumos. Conference titles: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidade: IFSC
Subjects: SENSORES BIOMÉDICOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
OITICICA, Pedro Ramon Almeida et al. Plasmonic biosensors based on AUNI/glass substrates using optical microscopy and machine learning image classification as detection methods. 2023, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2023. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/5194b196-066e-418f-b7cf-295b68d8e121/3178144.pdf. Acesso em: 05 jul. 2024.
APA
Oiticica, P. R. A., Oliveira Junior, O. N. de, Scabini, L. F. dos S., Bruno, O. M., & Ribas, L. C. (2023). Plasmonic biosensors based on AUNI/glass substrates using optical microscopy and machine learning image classification as detection methods. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/5194b196-066e-418f-b7cf-295b68d8e121/3178144.pdf
NLM
Oiticica PRA, Oliveira Junior ON de, Scabini LF dos S, Bruno OM, Ribas LC. Plasmonic biosensors based on AUNI/glass substrates using optical microscopy and machine learning image classification as detection methods [Internet]. Livro de Resumos. 2023 ;[citado 2024 jul. 05 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/5194b196-066e-418f-b7cf-295b68d8e121/3178144.pdf
Vancouver
Oiticica PRA, Oliveira Junior ON de, Scabini LF dos S, Bruno OM, Ribas LC. Plasmonic biosensors based on AUNI/glass substrates using optical microscopy and machine learning image classification as detection methods [Internet]. Livro de Resumos. 2023 ;[citado 2024 jul. 05 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/5194b196-066e-418f-b7cf-295b68d8e121/3178144.pdf
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
Source: Expert Systems with Applications. Unidade: IFSC
Subjects: 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: 05 jul. 2024.
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 2024 jul. 05 ] 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 2024 jul. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.118792
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
Source: Talanta. Unidades: IFSC, ICMC
Subjects: CELULOSE, SENSORES BIOMÉDICOS, BIOMARCADORES, NEOPLASIAS PROSTÁTICAS
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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: 05 jul. 2024.
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 2024 jul. 05 ] 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 2024 jul. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.talanta.2020.121444
Trabalho de evento-resumo
Structure and functioning of neural networks: the complex network properties of artificial neurons (2021)
Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Bruno, Odemir Martinez
Source: Livro de Resumos. Conference titles: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidade: IFSC
Subjects: REDES NEURAIS, REDES COMPLEXAS, VISÃO COMPUTACIONAL
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ABNT
SCABINI, Leonardo Felipe dos Santos e BRUNO, Odemir Martinez. Structure and functioning of neural networks: the complex network properties of artificial neurons. 2021, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2021. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/9d2b075a-6af9-460f-b6e7-5099712715da/3057054.pdf. Acesso em: 05 jul. 2024.
APA
Scabini, L. F. dos S., & Bruno, O. M. (2021). Structure and functioning of neural networks: the complex network properties of artificial neurons. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/9d2b075a-6af9-460f-b6e7-5099712715da/3057054.pdf
NLM
Scabini LF dos S, Bruno OM. Structure and functioning of neural networks: the complex network properties of artificial neurons [Internet]. Livro de Resumos. 2021 ;[citado 2024 jul. 05 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/9d2b075a-6af9-460f-b6e7-5099712715da/3057054.pdf
Vancouver
Scabini LF dos S, Bruno OM. Structure and functioning of neural networks: the complex network properties of artificial neurons [Internet]. Livro de Resumos. 2021 ;[citado 2024 jul. 05 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/9d2b075a-6af9-460f-b6e7-5099712715da/3057054.pdf
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
Source: Physica A. Unidades: IFSC, ICMC
Subjects: 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: 05 jul. 2024.
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 2024 jul. 05 ] 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 2024 jul. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2020.125498
Trabalho de evento-resumo
Artificial neural networks and complex networks: an integrative study of topological properties and pattern recognition (2020)
Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Bruno, Odemir Martinez
Source: Livro de Resumos. Conference titles: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidade: IFSC
Subjects: REDES COMPLEXAS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES
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. Artificial neural networks and complex networks: an integrative study of topological properties and pattern recognition. 2020, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2020. Disponível em: https://drive.google.com/file/d/1zSpq9v0UajXDmQq5rhvZXa6H1S1icuwc/view. Acesso em: 05 jul. 2024.
APA
Scabini, L. F. dos S., & Bruno, O. M. (2020). Artificial neural networks and complex networks: an integrative study of topological properties and pattern recognition. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://drive.google.com/file/d/1zSpq9v0UajXDmQq5rhvZXa6H1S1icuwc/view
NLM
Scabini LF dos S, Bruno OM. Artificial neural networks and complex networks: an integrative study of topological properties and pattern recognition [Internet]. Livro de Resumos. 2020 ;[citado 2024 jul. 05 ] Available from: https://drive.google.com/file/d/1zSpq9v0UajXDmQq5rhvZXa6H1S1icuwc/view
Vancouver
Scabini LF dos S, Bruno OM. Artificial neural networks and complex networks: an integrative study of topological properties and pattern recognition [Internet]. Livro de Resumos. 2020 ;[citado 2024 jul. 05 ] Available from: https://drive.google.com/file/d/1zSpq9v0UajXDmQq5rhvZXa6H1S1icuwc/view
Trabalho de evento-anais periodico
Deep convolutional neural networks for plant species characterization based on leaf midrib (2019)
Scabini, Leonardo Felipe dos Santos; Condori, Rayner Harold Montes ; Munhoz, Isabella de Cassia Lima; Bruno, Odemir Martinez
Source: Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Conference titles: International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns - CAIP. Unidades: IFSC, ICMC, BIOINFORMÁTICA
Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SCABINI, Leonardo Felipe dos Santos et al. Deep convolutional neural networks for plant species characterization based on leaf midrib. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Heidelberg: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-29891-3_34. Acesso em: 05 jul. 2024. , 2019
APA
Scabini, L. F. dos S., Condori, R. H. M., Munhoz, I. de C. L., & Bruno, O. M. (2019). Deep convolutional neural networks for plant species characterization based on leaf midrib. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Heidelberg: Springer. doi:10.1007/978-3-030-29891-3_34
NLM
Scabini LF dos S, Condori RHM, Munhoz I de CL, Bruno OM. Deep convolutional neural networks for plant species characterization based on leaf midrib [Internet]. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. 2019 ; 11679 389-401.[citado 2024 jul. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-29891-3_34
Vancouver
Scabini LF dos S, Condori RHM, Munhoz I de CL, Bruno OM. Deep convolutional neural networks for plant species characterization based on leaf midrib [Internet]. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. 2019 ; 11679 389-401.[citado 2024 jul. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-29891-3_34
Trabalho de evento-anais periodico
A web-based system to assess texture analysis methods and datasets (2019)
Farfan, Alex Josue Florez; Scabini, Leonardo Felipe dos Santos; Bruno, Odemir Martinez
Source: Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Conference titles: International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns - CAIP. Unidades: IFSC, ICMC
Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
FARFAN, Alex Josue Florez e SCABINI, Leonardo Felipe dos Santos e BRUNO, Odemir Martinez. A web-based system to assess texture analysis methods and datasets. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Heidelberg: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-29891-3_37. Acesso em: 05 jul. 2024. , 2019
APA
Farfan, A. J. F., Scabini, L. F. dos S., & Bruno, O. M. (2019). A web-based system to assess texture analysis methods and datasets. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Heidelberg: Springer. doi:10.1007/978-3-030-29891-3_37
NLM
Farfan AJF, Scabini LF dos S, Bruno OM. A web-based system to assess texture analysis methods and datasets [Internet]. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. 2019 ; 11679 425-437.[citado 2024 jul. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-29891-3_37
Vancouver
Farfan AJF, Scabini LF dos S, Bruno OM. A web-based system to assess texture analysis methods and datasets [Internet]. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. 2019 ; 11679 425-437.[citado 2024 jul. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-29891-3_37
Trabalho de evento-resumo
Artificial neural networks and complex networks: an integrative study of topological properties and pattern recognition (2019)
Scabini, Leonardo Felipe dos Santos; Bruno, Odemir Martinez
Source: Book of abstracts. Conference titles: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidade: IFSC
Subjects: REDES COMPLEXAS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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ABNT
SCABINI, Leonardo Felipe dos Santos e BRUNO, Odemir Martinez. Artificial neural networks and complex networks: an integrative study of topological properties and pattern recognition. 2019, Anais.. São Carlos: Universidade de São Paulo - USP, Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2019. . Acesso em: 05 jul. 2024.
APA
Scabini, L. F. dos S., & Bruno, O. M. (2019). Artificial neural networks and complex networks: an integrative study of topological properties and pattern recognition. In Book of abstracts. São Carlos: Universidade de São Paulo - USP, Instituto de Física de São Carlos - IFSC.
NLM
Scabini LF dos S, Bruno OM. Artificial neural networks and complex networks: an integrative study of topological properties and pattern recognition. Book of abstracts. 2019 ;[citado 2024 jul. 05 ]
Vancouver
Scabini LF dos S, Bruno OM. Artificial neural networks and complex networks: an integrative study of topological properties and pattern recognition. Book of abstracts. 2019 ;[citado 2024 jul. 05 ]
Trabalho de evento-anais periodico
Evaluating deep convolutional neural networks as texture feature extractors (2019)
Scabini, Leonardo Felipe dos Santos; Condori, Rayner Harold Montes ; Ribas, Lucas Correia ; Bruno, Odemir Martinez
Source: Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Conference titles: International Conference on Image Analysis and Processing- ICIAP. Unidades: IFSC, ICMC
Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL
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ABNT
SCABINI, Leonardo Felipe dos Santos et al. Evaluating deep convolutional neural networks as texture feature extractors. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Heidelberg: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-30645-8_18. Acesso em: 05 jul. 2024. , 2019
APA
Scabini, L. F. dos S., Condori, R. H. M., Ribas, L. C., & Bruno, O. M. (2019). Evaluating deep convolutional neural networks as texture feature extractors. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Heidelberg: Springer. doi:10.1007/978-3-030-30645-8_18
NLM
Scabini LF dos S, Condori RHM, Ribas LC, Bruno OM. Evaluating deep convolutional neural networks as texture feature extractors [Internet]. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. 2019 ; 11752 192-202.[citado 2024 jul. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-30645-8_18
Vancouver
Scabini LF dos S, Condori RHM, Ribas LC, Bruno OM. Evaluating deep convolutional neural networks as texture feature extractors [Internet]. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. 2019 ; 11752 192-202.[citado 2024 jul. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-30645-8_18

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