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  • Artigo de jornal-dep/entr

    Inteligência artificial ajuda a decifrar pergaminhos carbonizados durante a erupção do Vesúvio. [Depoimento] (2024)

    Bruno, Odemir Martinez ; Dal Prá, Elian Rafael

    Source: Agência FAPESP. Unidade: IFSC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, FÍSICA COMPUTACIONAL

    Acesso à fonteHow to cite
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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: 29 jul. 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 jul. 29 ] 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 jul. 29 ] Available from: https://agencia.fapesp.br/inteligencia-artificial-ajuda-a-decifrar-papiros-carbonizados-durante-a-erupcao-do-vesuvio/50882

  • Artigo de periodico-dep/entr

    Inteligência artificial decifra parte de papiro da antiguidade. [Depoimento a Maria Guimarães] (2024)

    Bruno, Odemir Martinez

    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: 29 jul. 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 jul. 29 ] 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 jul. 29 ] Available from: https://revistapesquisa.fapesp.br/inteligencia-artificial-decifra-parte-de-papiro-da-antiguidade/

  • Editor de periodico

    Information Processing in Agriculture (2024)

    Li, Daoliang (Editor); Bruno, Odemir Martinez (Editor)

    Unidade: IFSC

    Subjects: COMPUTAÇÃO APLICADA, AGRICULTURA

    How to cite
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    • ABNT

      Information Processing in Agriculture. . Amsterdam: Elsevier BV. . Acesso em: 29 jul. 2024. , 2024

    • APA

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

    • NLM

      Information Processing in Agriculture. 2024 ;[citado 2024 jul. 29 ]

    • Vancouver

      Information Processing in Agriculture. 2024 ;[citado 2024 jul. 29 ]

  • 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

    Source: Chaos, Solitons and Fractals. Unidade: IFSC

    Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ÓRBITA, FÍSICA COMPUTACIONAL

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • 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: 29 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. 29 ] 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. 29 ] 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

    Source: Pattern Recognition. Unidades: IFSC, EP

    Subjects: REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL, TEXTURA

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • 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: 29 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. 29 ] 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. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.109946

  • Artigo de periodico

    Learning a complex network representation for shape classification (2024)

    Ribas, Lucas Correia ; Bruno, Odemir Martinez

    Source: Pattern Recognition. Unidade: IFSC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL, TEXTURA, RECONHECIMENTO DE PADRÕES

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      RIBAS, Lucas Correia e BRUNO, Odemir Martinez. Learning a complex network representation for shape classification. Pattern Recognition, v. 154, p. 110566-1-110566-10 + supplementary data, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2024.110566. Acesso em: 29 jul. 2024.

    • APA

      Ribas, L. C., & Bruno, O. M. (2024). Learning a complex network representation for shape classification. Pattern Recognition, 154, 110566-1-110566-10 + supplementary data. doi:10.1016/j.patcog.2024.110566

    • NLM

      Ribas LC, Bruno OM. Learning a complex network representation for shape classification [Internet]. Pattern Recognition. 2024 ; 154 110566-1-110566-10 + supplementary data.[citado 2024 jul. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2024.110566

    • Vancouver

      Ribas LC, Bruno OM. Learning a complex network representation for shape classification [Internet]. Pattern Recognition. 2024 ; 154 110566-1-110566-10 + supplementary data.[citado 2024 jul. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2024.110566

  • Editor de periodico

  • Artigo de periodico

    Learning graph representation with randomized neural network for dynamic texture classification (2022)

    Ribas, Lucas Correia ; Sá Júnior, Jarbas Joaci de Mesquita; Manzanera, Antoine ; Bruno, Odemir Martinez

    Source: Applied Soft Computing. Unidades: IFSC, ICMC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, VISÃO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS

    Versão AceitaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      RIBAS, Lucas Correia et al. Learning graph representation with randomized neural network for dynamic texture classification. Applied Soft Computing, v. 114, n. Ja 2022, p. 108035-1-108035-14, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.108035. Acesso em: 29 jul. 2024.

    • APA

      Ribas, L. C., Sá Júnior, J. J. de M., Manzanera, A., & Bruno, O. M. (2022). Learning graph representation with randomized neural network for dynamic texture classification. Applied Soft Computing, 114( Ja 2022), 108035-1-108035-14. doi:10.1016/j.asoc.2021.108035

    • NLM

      Ribas LC, Sá Júnior JJ de M, Manzanera A, Bruno OM. Learning graph representation with randomized neural network for dynamic texture classification [Internet]. Applied Soft Computing. 2022 ; 114( Ja 2022): 108035-1-108035-14.[citado 2024 jul. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.108035

    • Vancouver

      Ribas LC, Sá Júnior JJ de M, Manzanera A, Bruno OM. Learning graph representation with randomized neural network for dynamic texture classification [Internet]. Applied Soft Computing. 2022 ; 114( Ja 2022): 108035-1-108035-14.[citado 2024 jul. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.108035

  • Artigo de periodico

    Autorrelation and cross-relation of graphs and networks (2022)

    Costa, Luciano da Fontoura

    Source: Journal of Physics: Complexity. Unidade: IFSC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, VISÃO COMPUTACIONAL

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      COSTA, Luciano da Fontoura. Autorrelation and cross-relation of graphs and networks. Journal of Physics: Complexity, v. 3, n. 4, p. 045009-1-045009-16, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1088/2632-072X/aca57c. Acesso em: 29 jul. 2024.

    • APA

      Costa, L. da F. (2022). Autorrelation and cross-relation of graphs and networks. Journal of Physics: Complexity, 3( 4), 045009-1-045009-16. doi:10.1088/2632-072X/aca57c

    • NLM

      Costa L da F. Autorrelation and cross-relation of graphs and networks [Internet]. Journal of Physics: Complexity. 2022 ; 3( 4): 045009-1-045009-16.[citado 2024 jul. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-072X/aca57c

    • Vancouver

      Costa L da F. Autorrelation and cross-relation of graphs and networks [Internet]. Journal of Physics: Complexity. 2022 ; 3( 4): 045009-1-045009-16.[citado 2024 jul. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-072X/aca57c

  • Artigo de periodico

    Impact of the topology of urban streets on mobility optimization (2022)

    Tokuda, Eric Keiji ; Comin, Cesar H.; Costa, Luciano da Fontoura

    Source: Journal of Statistical Mechanics. Unidade: IFSC

    Assunto: VISÃO COMPUTACIONAL

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      TOKUDA, Eric Keiji e COMIN, Cesar H. e COSTA, Luciano da Fontoura. Impact of the topology of urban streets on mobility optimization. Journal of Statistical Mechanics, v. 2022, p. 103204-1-103204-21, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1088/1742-5468/ac9471. Acesso em: 29 jul. 2024.

    • APA

      Tokuda, E. K., Comin, C. H., & Costa, L. da F. (2022). Impact of the topology of urban streets on mobility optimization. Journal of Statistical Mechanics, 2022, 103204-1-103204-21. doi:10.1088/1742-5468/ac9471

    • NLM

      Tokuda EK, Comin CH, Costa L da F. Impact of the topology of urban streets on mobility optimization [Internet]. Journal of Statistical Mechanics. 2022 ; 2022 103204-1-103204-21.[citado 2024 jul. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1088/1742-5468/ac9471

    • Vancouver

      Tokuda EK, Comin CH, Costa L da F. Impact of the topology of urban streets on mobility optimization [Internet]. Journal of Statistical Mechanics. 2022 ; 2022 103204-1-103204-21.[citado 2024 jul. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1088/1742-5468/ac9471

  • 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

    Source: Journal of Physics: Complexity. Unidade: IFSC

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

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
    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: 29 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. 29 ] 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. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-072X/ac9446

  • Artigo de periodico

    A complex network based approach for knee osteoarthritis detection: data from the Osteoarthritis initiative (2022)

    Ribas, Lucas Correia ; Riad, Rabia ; Jennane, Rachid ; Bruno, Odemir Martinez

    Source: Biomedical Signal Processing and Control. Unidades: IFSC, ICMC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, OSTEOARTRITE DO JOELHO

    Versão AceitaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      RIBAS, Lucas Correia et al. A complex network based approach for knee osteoarthritis detection: data from the Osteoarthritis initiative. Biomedical Signal Processing and Control, v. 222, n. Ja 2022, p. 103133-1-103133-10, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.bspc.2021.103133. Acesso em: 29 jul. 2024.

    • APA

      Ribas, L. C., Riad, R., Jennane, R., & Bruno, O. M. (2022). A complex network based approach for knee osteoarthritis detection: data from the Osteoarthritis initiative. Biomedical Signal Processing and Control, 222( Ja 2022), 103133-1-103133-10. doi:10.1016/j.bspc.2021.103133

    • NLM

      Ribas LC, Riad R, Jennane R, Bruno OM. A complex network based approach for knee osteoarthritis detection: data from the Osteoarthritis initiative [Internet]. Biomedical Signal Processing and Control. 2022 ; 222( Ja 2022): 103133-1-103133-10.[citado 2024 jul. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.bspc.2021.103133

    • Vancouver

      Ribas LC, Riad R, Jennane R, Bruno OM. A complex network based approach for knee osteoarthritis detection: data from the Osteoarthritis initiative [Internet]. Biomedical Signal Processing and Control. 2022 ; 222( Ja 2022): 103133-1-103133-10.[citado 2024 jul. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.bspc.2021.103133

  • Artigo de periodico

    Automatic detection of the parasite Trypanosoma cruzi in blood smears using a machine learning approach applied to mobile phone images (2022)

    Morais, Mauro César Cafundó ; Silva, Diogo; Milagre, Matheus Marques; Oliveira, Maykon Tavares de; Pereira, Thaís; Silva, João Santana da ; Costa, Luciano da Fontoura ; Minóprio, Paola ; César Júnior, Roberto Marcondes ; Gazzinelli, Ricardo; Lana, Marta de; Nakaya, Helder Takashi Imoto

    Source: PeerJ. Unidades: IFSC, IME, FCF, FMRP

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, TRYPANOSOMA CRUZI, ALGORITMOS

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      MORAIS, Mauro César Cafundó et al. Automatic detection of the parasite Trypanosoma cruzi in blood smears using a machine learning approach applied to mobile phone images. PeerJ, v. 10, p. e13470-1-e13470-19, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.7717/peerj.13470. Acesso em: 29 jul. 2024.

    • APA

      Morais, M. C. C., Silva, D., Milagre, M. M., Oliveira, M. T. de, Pereira, T., Silva, J. S. da, et al. (2022). Automatic detection of the parasite Trypanosoma cruzi in blood smears using a machine learning approach applied to mobile phone images. PeerJ, 10, e13470-1-e13470-19. doi:10.7717/peerj.13470

    • NLM

      Morais MCC, Silva D, Milagre MM, Oliveira MT de, Pereira T, Silva JS da, Costa L da F, Minóprio P, César Júnior RM, Gazzinelli R, Lana M de, Nakaya HTI. Automatic detection of the parasite Trypanosoma cruzi in blood smears using a machine learning approach applied to mobile phone images [Internet]. PeerJ. 2022 ; 10 e13470-1-e13470-19.[citado 2024 jul. 29 ] Available from: https://doi.org/10.7717/peerj.13470

    • Vancouver

      Morais MCC, Silva D, Milagre MM, Oliveira MT de, Pereira T, Silva JS da, Costa L da F, Minóprio P, César Júnior RM, Gazzinelli R, Lana M de, Nakaya HTI. Automatic detection of the parasite Trypanosoma cruzi in blood smears using a machine learning approach applied to mobile phone images [Internet]. PeerJ. 2022 ; 10 e13470-1-e13470-19.[citado 2024 jul. 29 ] Available from: https://doi.org/10.7717/peerj.13470

  • Editor de periodico

  • Artigo de periodico

    Coincidence complex networks (2022)

    Costa, Luciano da Fontoura

    Source: Journal of Physics: Complexity. Unidade: IFSC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, VISÃO COMPUTACIONAL

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      COSTA, Luciano da Fontoura. Coincidence complex networks. Journal of Physics: Complexity, v. 3, n. 1, p. 015012-1-015012-18, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1088/2632-072X/ac54c3. Acesso em: 29 jul. 2024.

    • APA

      Costa, L. da F. (2022). Coincidence complex networks. Journal of Physics: Complexity, 3( 1), 015012-1-015012-18. doi:10.1088/2632-072X/ac54c3

    • NLM

      Costa L da F. Coincidence complex networks [Internet]. Journal of Physics: Complexity. 2022 ; 3( 1): 015012-1-015012-18.[citado 2024 jul. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-072X/ac54c3

    • Vancouver

      Costa L da F. Coincidence complex networks [Internet]. Journal of Physics: Complexity. 2022 ; 3( 1): 015012-1-015012-18.[citado 2024 jul. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-072X/ac54c3

  • Artigo de periodico

    Roads and forest edges facilitate yellow fever virus dispersion (2022)

    Prist, Paula Ribeiro ; Tambosi, Leandro Reverberi ; Mucci, Luis Filipe ; Pinter, Adriano ; Souza, Renato Pereira de ; Muylaert, Renata de Lara ; Rhodes, Jonathan Roger ; Comin, Cesar Henrique ; Costa, Luciano da Fontoura ; D'Agostini, Tatiana Lang; Deus, Juliana Telles de ; Pavão, Mônica; Port-Carvalho, Márcio; Saad, Leila Del Castillo; Sallum, Maria Anice Mureb ; Spinola, Roberta Maria Fernandes; Metzger, Jean-Paul

    Source: Journal of Applied Ecology. Unidades: IFSC, FSP, IB

    Subjects: FEBRE AMARELA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ZOONOSES

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      PRIST, Paula Ribeiro et al. Roads and forest edges facilitate yellow fever virus dispersion. Journal of Applied Ecology, v. 59, n. Ja 2022, p. 4-17, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1111/1365-2664.14031. Acesso em: 29 jul. 2024.

    • APA

      Prist, P. R., Tambosi, L. R., Mucci, L. F., Pinter, A., Souza, R. P. de, Muylaert, R. de L., et al. (2022). Roads and forest edges facilitate yellow fever virus dispersion. Journal of Applied Ecology, 59( Ja 2022), 4-17. doi:10.1111/1365-2664.14031

    • NLM

      Prist PR, Tambosi LR, Mucci LF, Pinter A, Souza RP de, Muylaert R de L, Rhodes JR, Comin CH, Costa L da F, D'Agostini TL, Deus JT de, Pavão M, Port-Carvalho M, Saad LDC, Sallum MAM, Spinola RMF, Metzger J-P. Roads and forest edges facilitate yellow fever virus dispersion [Internet]. Journal of Applied Ecology. 2022 ; 59( Ja 2022): 4-17.[citado 2024 jul. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1111/1365-2664.14031

    • Vancouver

      Prist PR, Tambosi LR, Mucci LF, Pinter A, Souza RP de, Muylaert R de L, Rhodes JR, Comin CH, Costa L da F, D'Agostini TL, Deus JT de, Pavão M, Port-Carvalho M, Saad LDC, Sallum MAM, Spinola RMF, Metzger J-P. Roads and forest edges facilitate yellow fever virus dispersion [Internet]. Journal of Applied Ecology. 2022 ; 59( Ja 2022): 4-17.[citado 2024 jul. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1111/1365-2664.14031

  • Artigo de periodico

    Improved wood species identification based on multi-view imagery of the three anatomical planes (2022)

    Silva, Núbia Rosa da ; Deklerck, Victor; Baetens, Jan M.; Bulcke, Jan Van den; Ridder, Maaike De; Rousseau, Mélissa; Bruno, Odemir Martinez ; Beeckman, Hans; Acker, Joris Van; Baets, Bernard De; Verwaeren, Jan

    Source: Plant Methods. Unidade: IFSC

    Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, IMAGEM, MADEIRA

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      SILVA, Núbia Rosa da et al. Improved wood species identification based on multi-view imagery of the three anatomical planes. Plant Methods, v. 18, n. 1, p. 79-1-79-17, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1186/s13007-022-00910-1. Acesso em: 29 jul. 2024.

    • APA

      Silva, N. R. da, Deklerck, V., Baetens, J. M., Bulcke, J. V. den, Ridder, M. D., Rousseau, M., et al. (2022). Improved wood species identification based on multi-view imagery of the three anatomical planes. Plant Methods, 18( 1), 79-1-79-17. doi:10.1186/s13007-022-00910-1

    • NLM

      Silva NR da, Deklerck V, Baetens JM, Bulcke JV den, Ridder MD, Rousseau M, Bruno OM, Beeckman H, Acker JV, Baets BD, Verwaeren J. Improved wood species identification based on multi-view imagery of the three anatomical planes [Internet]. Plant Methods. 2022 ; 18( 1): 79-1-79-17.[citado 2024 jul. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1186/s13007-022-00910-1

    • Vancouver

      Silva NR da, Deklerck V, Baetens JM, Bulcke JV den, Ridder MD, Rousseau M, Bruno OM, Beeckman H, Acker JV, Baets BD, Verwaeren J. Improved wood species identification based on multi-view imagery of the three anatomical planes [Internet]. Plant Methods. 2022 ; 18( 1): 79-1-79-17.[citado 2024 jul. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1186/s13007-022-00910-1

  • Artigo de jornal-dep/entr

    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] (2022)

    Bruno, Odemir Martinez ; Veras, Flávio Protásio

    Source: Portal IFSC. Unidades: IFSC, FMRP

    Subjects: COVID-19, ULTRASSOM, PESQUISA CIENTÍFICA

    Versão PublicadaAcesso à fonteHow to cite
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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: 29 jul. 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 jul. 29 ] 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 jul. 29 ] 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/

  • Artigo de periodico

    Unbiased analysis of mouse brain endothelial networks from two- or three-dimensional fluorescence images (2022)

    Freitas-Andrade, Moises ; Comin, Cesar Henrique ; Silva, Matheus Viana da; Costa, Luciano da Fontoura ; Lacoste, Baptiste

    Source: Neurophotonics. Unidade: IFSC

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

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • 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: 29 jul. 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 jul. 29 ] 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 jul. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1117/1.NPh.9.3.031916

  • 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

    Source: Chaos, Solitons and Fractals. Unidade: IFSC

    Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, PROCESSAMENTO DE IMAGENS

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    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: 29 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. 29 ] 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. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2022.112296

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