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  • Source: Agência FAPESP. Unidade: IFSC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, FÍSICA COMPUTACIONAL

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    • ABNT

      BRUNO, Odemir Martinez e DAL PRÁ, Elian Rafael. Inteligência artificial ajuda a decifrar pergaminhos carbonizados durante a erupção do Vesúvio. [Depoimento]. Agência FAPESP. São Paulo: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://agencia.fapesp.br/inteligencia-artificial-ajuda-a-decifrar-papiros-carbonizados-durante-a-erupcao-do-vesuvio/50882. Acesso em: 10 nov. 2024. , 2024
    • APA

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

      Bruno OM, Dal Prá ER. Inteligência artificial ajuda a decifrar pergaminhos carbonizados durante a erupção do Vesúvio. [Depoimento] [Internet]. Agência FAPESP. 2024 ;21 fe 2024. online[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://agencia.fapesp.br/inteligencia-artificial-ajuda-a-decifrar-papiros-carbonizados-durante-a-erupcao-do-vesuvio/50882
    • Vancouver

      Bruno OM, Dal Prá ER. Inteligência artificial ajuda a decifrar pergaminhos carbonizados durante a erupção do Vesúvio. [Depoimento] [Internet]. Agência FAPESP. 2024 ;21 fe 2024. online[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://agencia.fapesp.br/inteligencia-artificial-ajuda-a-decifrar-papiros-carbonizados-durante-a-erupcao-do-vesuvio/50882
  • Source: Pesquisa FAPESP. Unidade: IFSC

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

    Versão PublicadaAcesso à fonteHow to cite
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    • ABNT

      BRUNO, Odemir Martinez. Inteligência artificial decifra parte de papiro da antiguidade. [Depoimento a Maria Guimarães]. Pesquisa FAPESP. São Paulo: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://revistapesquisa.fapesp.br/inteligencia-artificial-decifra-parte-de-papiro-da-antiguidade/. Acesso em: 10 nov. 2024. , 2024
    • APA

      Bruno, O. M. (2024). Inteligência artificial decifra parte de papiro da antiguidade. [Depoimento a Maria Guimarães]. Pesquisa FAPESP. São Paulo: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://revistapesquisa.fapesp.br/inteligencia-artificial-decifra-parte-de-papiro-da-antiguidade/
    • NLM

      Bruno OM. Inteligência artificial decifra parte de papiro da antiguidade. [Depoimento a Maria Guimarães] [Internet]. Pesquisa FAPESP. 2024 ; 338[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://revistapesquisa.fapesp.br/inteligencia-artificial-decifra-parte-de-papiro-da-antiguidade/
    • Vancouver

      Bruno OM. Inteligência artificial decifra parte de papiro da antiguidade. [Depoimento a Maria Guimarães] [Internet]. Pesquisa FAPESP. 2024 ; 338[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://revistapesquisa.fapesp.br/inteligencia-artificial-decifra-parte-de-papiro-da-antiguidade/
  • Source: Revista Brasileira de Computação Aplicada. Unidade: IFSC

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

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      ARIZA, Vinicius Matheus Pimentel e BRUNO, Odemir Martinez. Aprendizado profundo aplicado à classificação de doenças foliares do milho. Revista Brasileira de Computação Aplicada, v. 16, n. 2, p. 75-87, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.5335/rbca.v16i2.15390. Acesso em: 10 nov. 2024.
    • APA

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

      Ariza VMP, Bruno OM. Aprendizado profundo aplicado à classificação de doenças foliares do milho [Internet]. Revista Brasileira de Computação Aplicada. 2024 ; 16( 2): 75-87.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.5335/rbca.v16i2.15390
    • Vancouver

      Ariza VMP, Bruno OM. Aprendizado profundo aplicado à classificação de doenças foliares do milho [Internet]. Revista Brasileira de Computação Aplicada. 2024 ; 16( 2): 75-87.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.5335/rbca.v16i2.15390
  • Source: Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Conference titles: Cellular Automata for Research and Industry - ACRI. Unidade: IFSC

    Subjects: FÍSICA COMPUTACIONAL, SIMULAÇÃO, REDES NEURAIS

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    • ABNT

      ROLLIER, Michiel et al. Efficient simulation of non-uniform cellular automata with a convolutional neural network. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Cham: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-71552-5_11. Acesso em: 10 nov. 2024. , 2024
    • APA

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

      Rollier M, Daly AJ, Bruno OM, Baetens JM. Efficient simulation of non-uniform cellular automata with a convolutional neural network [Internet]. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. 2024 ; 14978 121-131.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-71552-5_11
    • Vancouver

      Rollier M, Daly AJ, Bruno OM, Baetens JM. Efficient simulation of non-uniform cellular automata with a convolutional neural network [Internet]. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. 2024 ; 14978 121-131.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-71552-5_11
  • Unidade: IFSC

    Subjects: COMPUTAÇÃO APLICADA, AGRICULTURA

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    • ABNT

      Information Processing in Agriculture. . Amsterdam: Elsevier BV. . Acesso em: 10 nov. 2024. , 2024
    • APA

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

      Information Processing in Agriculture. 2024 ;[citado 2024 nov. 10 ]
    • Vancouver

      Information Processing in Agriculture. 2024 ;[citado 2024 nov. 10 ]
  • Source: Anais. Conference titles: Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde - SBCAS. Unidades: IFSC, IME

    Subjects: SISTEMA ÚNICO DE SAÚDE, POLÍTICA DE SAÚDE, REDES COMPLEXAS

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      PEREIRA, Gabriely Rangel e COSTA, Luciano da Fontoura e KON, Fábio. Análise e visualização do processo de regionalização do tema Único de Saúde (SUS): uma perspectiva em sistemas complexos. 2023, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2023.229367. Acesso em: 10 nov. 2024.
    • APA

      Pereira, G. R., Costa, L. da F., & Kon, F. (2023). Análise e visualização do processo de regionalização do tema Único de Saúde (SUS): uma perspectiva em sistemas complexos. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/sbcas_estendido.2023.229367
    • NLM

      Pereira GR, Costa L da F, Kon F. Análise e visualização do processo de regionalização do tema Único de Saúde (SUS): uma perspectiva em sistemas complexos [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2023.229367
    • Vancouver

      Pereira GR, Costa L da F, Kon F. Análise e visualização do processo de regionalização do tema Único de Saúde (SUS): uma perspectiva em sistemas complexos [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2023.229367
  • Source: Agência FAPESP. Unidade: IFSC

    Subjects: ULTRASSOM, COVID-19, PESQUISA CIENTÍFICA

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    • ABNT

      BRUNO, Odemir Martinez. Experimento da USP neutraliza o SARS-CoV-2 com ressonância acústica. [Depoimento]. Agência FAPESP. São Paulo: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://agencia.fapesp.br/experimento-da-usp-neutraliza-o-sars-cov-2-com-ressonancia-acustica/40832/. Acesso em: 10 nov. 2024. , 2023
    • APA

      Bruno, O. M. (2023). Experimento da USP neutraliza o SARS-CoV-2 com ressonância acústica. [Depoimento]. Agência FAPESP. São Paulo: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://agencia.fapesp.br/experimento-da-usp-neutraliza-o-sars-cov-2-com-ressonancia-acustica/40832/
    • NLM

      Bruno OM. Experimento da USP neutraliza o SARS-CoV-2 com ressonância acústica. [Depoimento] [Internet]. Agência FAPESP. 2023 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://agencia.fapesp.br/experimento-da-usp-neutraliza-o-sars-cov-2-com-ressonancia-acustica/40832/
    • Vancouver

      Bruno OM. Experimento da USP neutraliza o SARS-CoV-2 com ressonância acústica. [Depoimento] [Internet]. Agência FAPESP. 2023 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://agencia.fapesp.br/experimento-da-usp-neutraliza-o-sars-cov-2-com-ressonancia-acustica/40832/
  • Source: Portal IFSC. Unidade: IFSC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, FÍSICA COMPUTACIONAL, REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CIÊNCIA (DISSEMINAÇÃO)

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    • 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: 10 nov. 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 nov. 10 ] 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 nov. 10 ] 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/
  • Unidade: IFSC

    Subjects: COMPUTAÇÃO APLICADA, AGRICULTURA

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    • ABNT

      Information Processing in Agriculture. . Amsterdam: Elsevier BV. . Acesso em: 10 nov. 2024. , 2023
    • APA

      Information Processing in Agriculture. (2023). Information Processing in Agriculture. Amsterdam: Elsevier BV.
    • NLM

      Information Processing in Agriculture. 2023 ;[citado 2024 nov. 10 ]
    • Vancouver

      Information Processing in Agriculture. 2023 ;[citado 2024 nov. 10 ]
  • Source: Livro de Resumos. Conference titles: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidades: IFSC, ICMC

    Subjects: BIOLOGIA, REDES COMPLEXAS, BIOINFORMÁTICA

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    • ABNT

      SANTOS, João Paulo Clarindo dos e BRUNO, Odemir Martinez. Aplicação do índice de coincidência na descoberta de vias metabólicas co-expressas. 2023, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2023. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/9c25f86d-49d1-4ffb-a943-f4c233daeea6/3178202.pdf. Acesso em: 10 nov. 2024.
    • APA

      Santos, J. P. C. dos, & Bruno, O. M. (2023). Aplicação do índice de coincidência na descoberta de vias metabólicas co-expressas. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/9c25f86d-49d1-4ffb-a943-f4c233daeea6/3178202.pdf
    • NLM

      Santos JPC dos, Bruno OM. Aplicação do índice de coincidência na descoberta de vias metabólicas co-expressas [Internet]. Livro de Resumos. 2023 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/9c25f86d-49d1-4ffb-a943-f4c233daeea6/3178202.pdf
    • Vancouver

      Santos JPC dos, Bruno OM. Aplicação do índice de coincidência na descoberta de vias metabólicas co-expressas [Internet]. Livro de Resumos. 2023 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/9c25f86d-49d1-4ffb-a943-f4c233daeea6/3178202.pdf
  • Source: Journal of Physics: Complexity. Unidade: IFSC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, VISÃO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, CIDADES

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • 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: 10 nov. 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 nov. 10 ] 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 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-072X/ac9446
  • Source: Portal IFSC. Unidades: IFSC, FMRP

    Subjects: COVID-19, ULTRASSOM, PESQUISA CIENTÍFICA

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    • ABNT

      BRUNO, Odemir Martinez e VERAS, Flávio Protásio. Experimento com ultrassom neutraliza o SARS-CoV-2: pesquisadores da USP de São Carlos e Ribeirão Preto inativam vírus “in vitro” com ressonância acústica. [Depoimento a 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/experimento-com-ultrassom-neutraliza-o-sars-cov-2-pesquisadores-da-usp-de-sao-carlos-e-ribeirao-preto-inativam-virus-in-vitro-com-ressonancia-acustica/. Acesso em: 10 nov. 2024. , 2022
    • APA

      Bruno, O. M., & Veras, F. P. (2022). Experimento com ultrassom neutraliza o SARS-CoV-2: pesquisadores da USP de São Carlos e Ribeirão Preto inativam vírus “in vitro” com ressonância acústica. [Depoimento a 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/experimento-com-ultrassom-neutraliza-o-sars-cov-2-pesquisadores-da-usp-de-sao-carlos-e-ribeirao-preto-inativam-virus-in-vitro-com-ressonancia-acustica/
    • NLM

      Bruno OM, Veras FP. Experimento com ultrassom neutraliza o SARS-CoV-2: pesquisadores da USP de São Carlos e Ribeirão Preto inativam vírus “in vitro” com ressonância acústica. [Depoimento a Rui Sintra] [Internet]. Portal IFSC. 2022 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://www2.ifsc.usp.br/portal-ifsc/experimento-com-ultrassom-neutraliza-o-sars-cov-2-pesquisadores-da-usp-de-sao-carlos-e-ribeirao-preto-inativam-virus-in-vitro-com-ressonancia-acustica/
    • Vancouver

      Bruno OM, Veras FP. Experimento com ultrassom neutraliza o SARS-CoV-2: pesquisadores da USP de São Carlos e Ribeirão Preto inativam vírus “in vitro” com ressonância acústica. [Depoimento a Rui Sintra] [Internet]. Portal IFSC. 2022 ;[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://www2.ifsc.usp.br/portal-ifsc/experimento-com-ultrassom-neutraliza-o-sars-cov-2-pesquisadores-da-usp-de-sao-carlos-e-ribeirao-preto-inativam-virus-in-vitro-com-ressonancia-acustica/
  • Source: Neurophotonics. Unidade: IFSC

    Subjects: ENDOTÉLIO, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, CÉREBRO, REDES NEURAIS

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      FREITAS-ANDRADE, Moises et al. Unbiased analysis of mouse brain endothelial networks from two- or three-dimensional fluorescence images. Neurophotonics, v. 9, n. 3, p. 031916-1-031916-17, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1117/1.NPh.9.3.031916. Acesso em: 10 nov. 2024.
    • APA

      Freitas-Andrade, M., Comin, C. H., Silva, M. V. da, Costa, L. da F., & Lacoste, B. (2022). Unbiased analysis of mouse brain endothelial networks from two- or three-dimensional fluorescence images. Neurophotonics, 9( 3), 031916-1-031916-17. doi:10.1117/1.NPh.9.3.031916
    • NLM

      Freitas-Andrade M, Comin CH, Silva MV da, Costa L da F, Lacoste B. Unbiased analysis of mouse brain endothelial networks from two- or three-dimensional fluorescence images [Internet]. Neurophotonics. 2022 ; 9( 3): 031916-1-031916-17.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1117/1.NPh.9.3.031916
    • Vancouver

      Freitas-Andrade M, Comin CH, Silva MV da, Costa L da F, Lacoste B. Unbiased analysis of mouse brain endothelial networks from two- or three-dimensional fluorescence images [Internet]. Neurophotonics. 2022 ; 9( 3): 031916-1-031916-17.[citado 2024 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1117/1.NPh.9.3.031916
  • Unidade: IFSC

    Subjects: COMPUTAÇÃO APLICADA, AGRICULTURA

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    • ABNT

      Information Processing in Agriculture. . Amsterdam: Elsevier BV. . Acesso em: 10 nov. 2024. , 2022
    • APA

      Information Processing in Agriculture. (2022). Information Processing in Agriculture. Amsterdam: Elsevier BV.
    • NLM

      Information Processing in Agriculture. 2022 ;[citado 2024 nov. 10 ]
    • Vancouver

      Information Processing in Agriculture. 2022 ;[citado 2024 nov. 10 ]
  • Unidades: IFSC, ICMC, FFCLRP

    Subjects: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO, ARQUITETURA E ORGANIZAÇÃO DE COMPUTADORES

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    • ABNT

      Journal of the Brazilian Computer Society. . London: Springer. . Acesso em: 10 nov. 2024. , 2022
    • APA

      Journal of the Brazilian Computer Society. (2022). Journal of the Brazilian Computer Society. London: Springer.
    • NLM

      Journal of the Brazilian Computer Society. 2022 ;[citado 2024 nov. 10 ]
    • Vancouver

      Journal of the Brazilian Computer Society. 2022 ;[citado 2024 nov. 10 ]
  • Source: Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Conference titles: NetSci-X. Unidade: IFSC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    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: 10 nov. 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 nov. 10 ] 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 nov. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-97240-0_5

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