ReP USP - Resultado da busca

Artigo de periodico
Dynamics and patterns of the least significant digits of the infinite-arithmetic precision logistic map orbits (2024)
Alvarenga, João Pedro do Valle ; Bruno, Odemir Martinez
Fonte: Chaos, Solitons and Fractals. Unidade: IFSC
Assuntos: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ÓRBITA, FÍSICA COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ALVARENGA, João Pedro do Valle e BRUNO, Odemir Martinez. Dynamics and patterns of the least significant digits of the infinite-arithmetic precision logistic map orbits. Chaos, Solitons and Fractals, v. 180, p. 114488-1-114488-9, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2024.114488. Acesso em: 28 jul. 2024.
APA
Alvarenga, J. P. do V., & Bruno, O. M. (2024). Dynamics and patterns of the least significant digits of the infinite-arithmetic precision logistic map orbits. Chaos, Solitons and Fractals, 180, 114488-1-114488-9. doi:10.1016/j.chaos.2024.114488
NLM
Alvarenga JP do V, Bruno OM. Dynamics and patterns of the least significant digits of the infinite-arithmetic precision logistic map orbits [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2024 ; 180 114488-1-114488-9.[citado 2024 jul. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2024.114488
Vancouver
Alvarenga JP do V, Bruno OM. Dynamics and patterns of the least significant digits of the infinite-arithmetic precision logistic map orbits [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2024 ; 180 114488-1-114488-9.[citado 2024 jul. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2024.114488
Artigo de periodico
A network classification method based on density time evolution patterns extracted from network automata (2024)
Zielinski, Kallil Miguel Caparroz; Ribas, Lucas Correia ; Machicao, Jeaneth ; Bruno, Odemir Martinez
Fonte: Pattern Recognition. Unidades: IFSC, EP
Assuntos: REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL, TEXTURA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ZIELINSKI, Kallil Miguel Caparroz et al. A network classification method based on density time evolution patterns extracted from network automata. Pattern Recognition, v. 146, p. 109802-1-109802-13 + supplementary materials, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.109946. Acesso em: 28 jul. 2024.
APA
Zielinski, K. M. C., Ribas, L. C., Machicao, J., & Bruno, O. M. (2024). A network classification method based on density time evolution patterns extracted from network automata. Pattern Recognition, 146, 109802-1-109802-13 + supplementary materials. doi:10.1016/j.patcog.2023.109946
NLM
Zielinski KMC, Ribas LC, Machicao J, Bruno OM. A network classification method based on density time evolution patterns extracted from network automata [Internet]. Pattern Recognition. 2024 ; 146 109802-1-109802-13 + supplementary materials.[citado 2024 jul. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.109946
Vancouver
Zielinski KMC, Ribas LC, Machicao J, Bruno OM. A network classification method based on density time evolution patterns extracted from network automata [Internet]. Pattern Recognition. 2024 ; 146 109802-1-109802-13 + supplementary materials.[citado 2024 jul. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.109946
Artigo de periodico
A Markov chain for metapopulations of small sizes with attraction landscape (2023)
Silva, Paulo Cesar Ventura da ; Tokuda, Eric Keiji ; Costa, Luciano da Fontoura ; Rodrigues, Francisco Aparecido
Fonte: Chaos, Solitons and Fractals. Unidades: IFSC, ICMC
Assuntos: COMPLEXIDADE, CIÊNCIAS SOCIAIS, MÉTODOS MCMC, CADEIAS DE MARKOV
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SILVA, Paulo Cesar Ventura da et al. A Markov chain for metapopulations of small sizes with attraction landscape. Chaos, Solitons and Fractals, v. 167, p. 113003-1-113003-8, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2022.113003. Acesso em: 28 jul. 2024.
APA
Silva, P. C. V. da, Tokuda, E. K., Costa, L. da F., & Rodrigues, F. A. (2023). A Markov chain for metapopulations of small sizes with attraction landscape. Chaos, Solitons and Fractals, 167, 113003-1-113003-8. doi:10.1016/j.chaos.2022.113003
NLM
Silva PCV da, Tokuda EK, Costa L da F, Rodrigues FA. A Markov chain for metapopulations of small sizes with attraction landscape [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2023 ; 167 113003-1-113003-8.[citado 2024 jul. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2022.113003
Vancouver
Silva PCV da, Tokuda EK, Costa L da F, Rodrigues FA. A Markov chain for metapopulations of small sizes with attraction landscape [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2023 ; 167 113003-1-113003-8.[citado 2024 jul. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2022.113003
Artigo de periodico
RADAM: texture recognition through randomized aggregated encoding of deep activation maps (2023)
Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Zielinski, Kallil Miguel Caparroz; Ribas, Lucas Correia ; Gonçalves, Wesley Nunes ; Baets, Bernard De ; Bruno, Odemir Martinez
Fonte: Pattern Recognition. Unidade: IFSC
Assuntos: REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL, TEXTURA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SCABINI, Leonardo Felipe dos Santos et al. RADAM: texture recognition through randomized aggregated encoding of deep activation maps. Pattern Recognition, v. No 2023, p. 109802-1-109802-13 + supplementary materials, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.109802. Acesso em: 28 jul. 2024.
APA
Scabini, L. F. dos S., Zielinski, K. M. C., Ribas, L. C., Gonçalves, W. N., Baets, B. D., & Bruno, O. M. (2023). RADAM: texture recognition through randomized aggregated encoding of deep activation maps. Pattern Recognition, No 2023, 109802-1-109802-13 + supplementary materials. doi:10.1016/j.patcog.2023.109802
NLM
Scabini LF dos S, Zielinski KMC, Ribas LC, Gonçalves WN, Baets BD, Bruno OM. RADAM: texture recognition through randomized aggregated encoding of deep activation maps [Internet]. Pattern Recognition. 2023 ; No 2023 109802-1-109802-13 + supplementary materials.[citado 2024 jul. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.109802
Vancouver
Scabini LF dos S, Zielinski KMC, Ribas LC, Gonçalves WN, Baets BD, Bruno OM. RADAM: texture recognition through randomized aggregated encoding of deep activation maps [Internet]. Pattern Recognition. 2023 ; No 2023 109802-1-109802-13 + supplementary materials.[citado 2024 jul. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.109802
Artigo de jornal-dep/entr
IFSC/USP desenvolve “RADAM”: IA para padrões complexos - Primeira no mundo: Uma IA que treina outra IA. [Depoimento à Rui Sintra] (2023)
Bruno, Odemir Martinez ; Scabini, Leonardo Felipe dos Santos
Fonte: Portal IFSC. Unidade: IFSC
Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, FÍSICA COMPUTACIONAL, REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CIÊNCIA (DISSEMINAÇÃO)
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BRUNO, Odemir Martinez e SCABINI, Leonardo Felipe dos Santos. IFSC/USP desenvolve “RADAM”: IA para padrões complexos - Primeira no mundo: Uma IA que treina outra IA. [Depoimento à Rui Sintra]. Portal IFSC. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://www2.ifsc.usp.br/portal-ifsc/ifsc-usp-desenvolve-radam-ia-para-padroes-complexos-primeira-no-mundo-uma-ia-que-treina-outra-ia/. Acesso em: 28 jul. 2024. , 2023
APA
Bruno, O. M., & Scabini, L. F. dos S. (2023). IFSC/USP desenvolve “RADAM”: IA para padrões complexos - Primeira no mundo: Uma IA que treina outra IA. [Depoimento à Rui Sintra]. Portal IFSC. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://www2.ifsc.usp.br/portal-ifsc/ifsc-usp-desenvolve-radam-ia-para-padroes-complexos-primeira-no-mundo-uma-ia-que-treina-outra-ia/
NLM
Bruno OM, Scabini LF dos S. IFSC/USP desenvolve “RADAM”: IA para padrões complexos - Primeira no mundo: Uma IA que treina outra IA. [Depoimento à Rui Sintra] [Internet]. Portal IFSC. 2023 ;[citado 2024 jul. 28 ] Available from: https://www2.ifsc.usp.br/portal-ifsc/ifsc-usp-desenvolve-radam-ia-para-padroes-complexos-primeira-no-mundo-uma-ia-que-treina-outra-ia/
Vancouver
Bruno OM, Scabini LF dos S. IFSC/USP desenvolve “RADAM”: IA para padrões complexos - Primeira no mundo: Uma IA que treina outra IA. [Depoimento à Rui Sintra] [Internet]. Portal IFSC. 2023 ;[citado 2024 jul. 28 ] Available from: https://www2.ifsc.usp.br/portal-ifsc/ifsc-usp-desenvolve-radam-ia-para-padroes-complexos-primeira-no-mundo-uma-ia-que-treina-outra-ia/
Artigo de periodico
Recovering hierarchies in terms of content similarity (2023)
Benatti, Alexandre ; Costa, Luciano da Fontoura
Fonte: Journal of Physics A. Unidade: IFSC
Assuntos: SIMETRIA, ESTRUTURAS ORDENADAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BENATTI, Alexandre e COSTA, Luciano da Fontoura. Recovering hierarchies in terms of content similarity. Journal of Physics A, v. 56, n. 24, p. 245003-1-245003-20, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1088/1751-8121/acd3c7. Acesso em: 28 jul. 2024.
APA
Benatti, A., & Costa, L. da F. (2023). Recovering hierarchies in terms of content similarity. Journal of Physics A, 56( 24), 245003-1-245003-20. doi:10.1088/1751-8121/acd3c7
NLM
Benatti A, Costa L da F. Recovering hierarchies in terms of content similarity [Internet]. Journal of Physics A. 2023 ; 56( 24): 245003-1-245003-20.[citado 2024 jul. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1088/1751-8121/acd3c7
Vancouver
Benatti A, Costa L da F. Recovering hierarchies in terms of content similarity [Internet]. Journal of Physics A. 2023 ; 56( 24): 245003-1-245003-20.[citado 2024 jul. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1088/1751-8121/acd3c7
Artigo de periodico
On the stability of citation networks (2023)
Benatti, Alexandre ; Arruda, Henrique Ferraz de ; Silva, Filipi Nascimento ; Comin, Cesar Henrique ; Costa, Luciano da Fontoura
Fonte: Physica A. Unidade: IFSC
Assuntos: CITAÇÃO BIBLIOGRÁFICA, CIÊNCIA, COMUNICAÇÃO CIENTÍFICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BENATTI, Alexandre et al. On the stability of citation networks. Physica A, v. 610, n. Ja 2023, p. 128399-1-128399-14 + supplementary data, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.physa.2022.128399. Acesso em: 28 jul. 2024.
APA
Benatti, A., Arruda, H. F. de, Silva, F. N., Comin, C. H., & Costa, L. da F. (2023). On the stability of citation networks. Physica A, 610( Ja 2023), 128399-1-128399-14 + supplementary data. doi:10.1016/j.physa.2022.128399
NLM
Benatti A, Arruda HF de, Silva FN, Comin CH, Costa L da F. On the stability of citation networks [Internet]. Physica A. 2023 ; 610( Ja 2023): 128399-1-128399-14 + supplementary data.[citado 2024 jul. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2022.128399
Vancouver
Benatti A, Arruda HF de, Silva FN, Comin CH, Costa L da F. On the stability of citation networks [Internet]. Physica A. 2023 ; 610( Ja 2023): 128399-1-128399-14 + supplementary data.[citado 2024 jul. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2022.128399
Artigo de periodico
Identification of city motifs: a method based on modularity and similarity between hierarchical features of urban networks (2022)
Domingues, Guilherme Schimidt ; Tokuda, Eric Keiji ; Costa, Luciano da Fontoura
Fonte: Journal of Physics: Complexity. Unidade: IFSC
Assuntos: REDES COMPLEXAS, VISÃO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, CIDADES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
DOMINGUES, Guilherme Schimidt e TOKUDA, Eric Keiji e COSTA, Luciano da Fontoura. Identification of city motifs: a method based on modularity and similarity between hierarchical features of urban networks. Journal of Physics: Complexity, v. 3, n. 4, p. 045003-1-045003-24, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1088/2632-072X/ac9446. Acesso em: 28 jul. 2024.
APA
Domingues, G. S., Tokuda, E. K., & Costa, L. da F. (2022). Identification of city motifs: a method based on modularity and similarity between hierarchical features of urban networks. Journal of Physics: Complexity, 3( 4), 045003-1-045003-24. doi:10.1088/2632-072X/ac9446
NLM
Domingues GS, Tokuda EK, Costa L da F. Identification of city motifs: a method based on modularity and similarity between hierarchical features of urban networks [Internet]. Journal of Physics: Complexity. 2022 ; 3( 4): 045003-1-045003-24.[citado 2024 jul. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-072X/ac9446
Vancouver
Domingues GS, Tokuda EK, Costa L da F. Identification of city motifs: a method based on modularity and similarity between hierarchical features of urban networks [Internet]. Journal of Physics: Complexity. 2022 ; 3( 4): 045003-1-045003-24.[citado 2024 jul. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-072X/ac9446
Artigo de periodico
Chaotical PRNG based on composition of logistic and tent maps using deep-zoom (2022)
Alvarenga, João Pedro do Valle; Machicao, Jeaneth ; Bruno, Odemir Martinez
Fonte: Chaos, Solitons and Fractals. Unidade: IFSC
Assuntos: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, PROCESSAMENTO DE IMAGENS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ALVARENGA, João Pedro do Valle e MACHICAO, Jeaneth e BRUNO, Odemir Martinez. Chaotical PRNG based on composition of logistic and tent maps using deep-zoom. Chaos, Solitons and Fractals, v. 161, p. 112296-1-112296-10, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2022.112296. Acesso em: 28 jul. 2024.
APA
Alvarenga, J. P. do V., Machicao, J., & Bruno, O. M. (2022). Chaotical PRNG based on composition of logistic and tent maps using deep-zoom. Chaos, Solitons and Fractals, 161, 112296-1-112296-10. doi:10.1016/j.chaos.2022.112296
NLM
Alvarenga JP do V, Machicao J, Bruno OM. Chaotical PRNG based on composition of logistic and tent maps using deep-zoom [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2022 ; 161 112296-1-112296-10.[citado 2024 jul. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2022.112296
Vancouver
Alvarenga JP do V, Machicao J, Bruno OM. Chaotical PRNG based on composition of logistic and tent maps using deep-zoom [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2022 ; 161 112296-1-112296-10.[citado 2024 jul. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2022.112296
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: 28 jul. 2024.
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 2024 jul. 28 ] 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 2024 jul. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IPTA54936.2022.9784123
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: 28 jul. 2024.
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 2024 jul. 28 ] 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 2024 jul. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IPTA54936.2022.9784114
Trabalho de evento-anais periodico
Deep topological embedding with convolutional neural networks for complex network classification (2022)
Scabini, Leonardo ; Ribas, Lucas; Eraldo Ribeiro; Bruno, Odemir Martinez
Fonte: Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Nome do evento: NetSci-X. Unidade: IFSC
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: 28 jul. 2024. , 2022
APA
Scabini, L., Ribas, L., Eraldo Ribeiro,, & 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 L, Eraldo Ribeiro, 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 2024 jul. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-97240-0_5
Vancouver
Scabini L, Ribas L, Eraldo Ribeiro, 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 2024 jul. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-97240-0_5
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: 28 jul. 2024.
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 2024 jul. 28 ] 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 2024 jul. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1039/D1QM00665G
Trabalho de evento-resumo
Métodos para aprimorar as propriedades pseudo-aleatórias de mapas caóticos (2020)
Alvarenga, João Pedro do Valle; Machicao, Jeaneth; Bruno, Odemir Martinez
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
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ALVARENGA, João Pedro do Valle e MACHICAO, Jeaneth e BRUNO, Odemir Martinez. Métodos para aprimorar as propriedades pseudo-aleatórias de mapas caóticos. 2020, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2020. Disponível em: https://drive.google.com/file/d/1zSpq9v0UajXDmQq5rhvZXa6H1S1icuwc/view. Acesso em: 28 jul. 2024.
APA
Alvarenga, J. P. do V., Machicao, J., & Bruno, O. M. (2020). Métodos para aprimorar as propriedades pseudo-aleatórias de mapas caóticos. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://drive.google.com/file/d/1zSpq9v0UajXDmQq5rhvZXa6H1S1icuwc/view
NLM
Alvarenga JP do V, Machicao J, Bruno OM. Métodos para aprimorar as propriedades pseudo-aleatórias de mapas caóticos [Internet]. Livro de Resumos. 2020 ;[citado 2024 jul. 28 ] Available from: https://drive.google.com/file/d/1zSpq9v0UajXDmQq5rhvZXa6H1S1icuwc/view
Vancouver
Alvarenga JP do V, Machicao J, Bruno OM. Métodos para aprimorar as propriedades pseudo-aleatórias de mapas caóticos [Internet]. Livro de Resumos. 2020 ;[citado 2024 jul. 28 ] Available from: https://drive.google.com/file/d/1zSpq9v0UajXDmQq5rhvZXa6H1S1icuwc/view
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: 28 jul. 2024.
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 2024 jul. 28 ] 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 2024 jul. 28 ] 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: 28 jul. 2024.
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 2024 jul. 28 ] 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 2024 jul. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2019.107189

Unidades USP

ReP

Filtros

Autores

Autores USP

Assuntos

Título da fonte

Agência de fomento

Indexado em

Afiliação dos autores externos não normalizada

País das instituições de afiliação dos autores externos