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  • 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: 06 jun. 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 jun. 06 ] 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 jun. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2024.129518
  • 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: 06 jun. 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 jun. 06 ] 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 jun. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10044-024-01230-x
  • Source: Chaos, Solitons and Fractals. Unidade: IFSC

    Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ÓRBITA, FÍSICA COMPUTACIONAL

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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: 06 jun. 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 jun. 06 ] 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 jun. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2024.114488
  • Source: Pattern Recognition. Unidades: IFSC, EP

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

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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: 06 jun. 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 jun. 06 ] 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 jun. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.109946
  • Source: Pattern Recognition. Unidade: IFSC

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

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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: 06 jun. 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 jun. 06 ] 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 jun. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2024.110566
  • Source: Pattern Recognition. Unidade: IFSC

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

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    • 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: 06 jun. 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 jun. 06 ] 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 jun. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.109802
  • 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: 06 jun. 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 jun. 06 ] 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 jun. 06 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/40476d85-2614-4a97-9dce-08a0c88f87e6/3178196.pdf
  • Source: Physica A. Unidades: IFSC, ICMC

    Subjects: REDES NEURAIS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, APRENDIZAGEM PROFUNDA, REDES COMPLEXAS

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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      NEIVA, Mariane Barros e BRUNO, Odemir Martinez. Exploring ordered patterns in the adjacency matrix for improving machine learning on complex networks. Physica A, v. 626, p. 129086-1-129086-11, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.physa.2023.129086. Acesso em: 06 jun. 2024.
    • APA

      Neiva, M. B., & Bruno, O. M. (2023). Exploring ordered patterns in the adjacency matrix for improving machine learning on complex networks. Physica A, 626, 129086-1-129086-11. doi:10.1016/j.physa.2023.129086
    • NLM

      Neiva MB, Bruno OM. Exploring ordered patterns in the adjacency matrix for improving machine learning on complex networks [Internet]. Physica A. 2023 ; 626 129086-1-129086-11.[citado 2024 jun. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2023.129086
    • Vancouver

      Neiva MB, Bruno OM. Exploring ordered patterns in the adjacency matrix for improving machine learning on complex networks [Internet]. Physica A. 2023 ; 626 129086-1-129086-11.[citado 2024 jun. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2023.129086
  • 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: 06 jun. 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 jun. 06 ] 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 jun. 06 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/9c25f86d-49d1-4ffb-a943-f4c233daeea6/3178202.pdf
  • Source: Machine learning for advanced functional materials. Unidades: IFSC, IQSC

    Subjects: ELETROQUÍMICA, SENSORES QUÍMICOS, SENSORES ÓPTICOS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      MATERON, Elsa Maria et al. Recent advances in machine learning for electrochemical, optical, and gas sensors. Machine learning for advanced functional materials. Tradução . Singapore: Springer, 2023. . Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-981-99-0393-1_6. Acesso em: 06 jun. 2024.
    • APA

      Materon, E. M., Silva, F. S. R. da, Ribas, L. C., Joshi, N. K. J., Bruno, O. M., Carrilho, E., & Oliveira Junior, O. N. de. (2023). Recent advances in machine learning for electrochemical, optical, and gas sensors. In Machine learning for advanced functional materials. Singapore: Springer. doi:10.1007/978-981-99-0393-1_6
    • NLM

      Materon EM, Silva FSR da, Ribas LC, Joshi NKJ, Bruno OM, Carrilho E, Oliveira Junior ON de. Recent advances in machine learning for electrochemical, optical, and gas sensors [Internet]. In: Machine learning for advanced functional materials. Singapore: Springer; 2023. [citado 2024 jun. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-981-99-0393-1_6
    • Vancouver

      Materon EM, Silva FSR da, Ribas LC, Joshi NKJ, Bruno OM, Carrilho E, Oliveira Junior ON de. Recent advances in machine learning for electrochemical, optical, and gas sensors [Internet]. In: Machine learning for advanced functional materials. Singapore: Springer; 2023. [citado 2024 jun. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-981-99-0393-1_6
  • 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: 06 jun. 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 jun. 06 ] 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 jun. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.108035
  • 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: 06 jun. 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 jun. 06 ] 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 jun. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.bspc.2021.103133
  • Source: Livro de Resumos. Conference titles: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidade: IFSC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, BIOINFORMÁTICA, REDES COMPLEXAS

    Versão PublicadaHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      SANTOS, João Paulo Cassucci dos e BRUNO, Odemir Martinez. Extração de informações biológicas de redes a partir de medidas topológicas. 2022, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2022. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/46646cfb-ff40-4dcc-ad5f-a34f1ca3a362/3121544.pdf. Acesso em: 06 jun. 2024.
    • APA

      Santos, J. P. C. dos, & Bruno, O. M. (2022). Extração de informações biológicas de redes a partir de medidas topológicas. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/46646cfb-ff40-4dcc-ad5f-a34f1ca3a362/3121544.pdf
    • NLM

      Santos JPC dos, Bruno OM. Extração de informações biológicas de redes a partir de medidas topológicas [Internet]. Livro de Resumos. 2022 ;[citado 2024 jun. 06 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/46646cfb-ff40-4dcc-ad5f-a34f1ca3a362/3121544.pdf
    • Vancouver

      Santos JPC dos, Bruno OM. Extração de informações biológicas de redes a partir de medidas topológicas [Internet]. Livro de Resumos. 2022 ;[citado 2024 jun. 06 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/46646cfb-ff40-4dcc-ad5f-a34f1ca3a362/3121544.pdf
  • Source: Plant Methods. Unidade: IFSC

    Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, IMAGEM, MADEIRA

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • 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: 06 jun. 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 jun. 06 ] 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 jun. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1186/s13007-022-00910-1
  • Source: Livro de Resumos. Conference titles: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidade: IFSC

    Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, SISTEMAS DINÂMICOS, CAOS (SISTEMAS DINÂMICOS), MAPAS

    Versão PublicadaHow to cite
    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. Estudo dos dígitos menos significativos do mapa logístico. 2022, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2022. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/39e2f662-eccc-428f-bf24-d0ef2e3d8407/3121548.pdf. Acesso em: 06 jun. 2024.
    • APA

      Alvarenga, J. P. do V., & Bruno, O. M. (2022). Estudo dos dígitos menos significativos do mapa logístico. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/39e2f662-eccc-428f-bf24-d0ef2e3d8407/3121548.pdf
    • NLM

      Alvarenga JP do V, Bruno OM. Estudo dos dígitos menos significativos do mapa logístico [Internet]. Livro de Resumos. 2022 ;[citado 2024 jun. 06 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/39e2f662-eccc-428f-bf24-d0ef2e3d8407/3121548.pdf
    • Vancouver

      Alvarenga JP do V, Bruno OM. Estudo dos dígitos menos significativos do mapa logístico [Internet]. Livro de Resumos. 2022 ;[citado 2024 jun. 06 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/39e2f662-eccc-428f-bf24-d0ef2e3d8407/3121548.pdf
  • Source: Chaos, Solitons and Fractals. Unidade: IFSC

    Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, PROCESSAMENTO DE IMAGENS

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • 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: 06 jun. 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 jun. 06 ] 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 jun. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2022.112296
  • Source: Proceedings. Conference titles: International Conference on Image Processing Theory, Tools and Applications - IPTA. Unidade: IFSC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, IMAGEM DIGITAL, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • 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: 06 jun. 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 jun. 06 ] 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 jun. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IPTA54936.2022.9784114
  • Source: Proceedings. Conference titles: International Conference on Image Processing Theory, Tools and Applications - IPTA. Unidade: IFSC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, IMAGEM DIGITAL (ANÁLISE), RECONHECIMENTO DE IMAGEM, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, TEXTURA (ANÁLISE), INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    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: 06 jun. 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 jun. 06 ] 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 jun. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IPTA54936.2022.9784123
  • Source: Proceedings. Conference titles: International Conference on Image Processing Theory, Tools and Applications - IPTA. Unidade: IFSC

    Subjects: FRACTAIS, TEXTURA, IMAGEM DIGITAL (ANÁLISE), RECONHECIMENTO DE PADRÕES, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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

      FLORINDO, João Batista e BRUNO, Odemir Martinez. Using fractal interpolation over complex network modeling of deep texture representation. 2022, Anais.. Piscataway: Institute of Electrical and Electronic Engineers - IEEE, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IPTA54936.2022.9784138. Acesso em: 06 jun. 2024.
    • APA

      Florindo, J. B., & Bruno, O. M. (2022). Using fractal interpolation over complex network modeling of deep texture representation. In Proceedings. Piscataway: Institute of Electrical and Electronic Engineers - IEEE. doi:10.1109/IPTA54936.2022.9784138
    • NLM

      Florindo JB, Bruno OM. Using fractal interpolation over complex network modeling of deep texture representation [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2024 jun. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IPTA54936.2022.9784138
    • Vancouver

      Florindo JB, Bruno OM. Using fractal interpolation over complex network modeling of deep texture representation [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2024 jun. 06 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IPTA54936.2022.9784138
  • Source: Journal of Agricultural Science. Unidades: FZEA, IFSC

    Subjects: CÁLCIO, DEFICIÊNCIAS MINERAIS DE PLANTAS, MILHO, ESTUFAS, PROCESSAMENTO DE IMAGENS

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

      DEVECHIO, Fernanda de Fátima da Silva et al. Calcium deficiency diagnosis in maize leaves using imaging methods based on texture analysis. Journal of Agricultural Science, v. 14, n. 3, p. 181-190, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.5539/jas.v14n3p181. Acesso em: 06 jun. 2024.
    • APA

      Devechio, F. de F. da S., Luz, P. H. de C., Romualdo, L. M., Herling, V. R., Marin, M. A., Bruno, O. M., & Zuñiga, A. G. (2022). Calcium deficiency diagnosis in maize leaves using imaging methods based on texture analysis. Journal of Agricultural Science, 14( 3), 181-190. doi:10.5539/jas.v14n3p181
    • NLM

      Devechio F de F da S, Luz PH de C, Romualdo LM, Herling VR, Marin MA, Bruno OM, Zuñiga AG. Calcium deficiency diagnosis in maize leaves using imaging methods based on texture analysis [Internet]. Journal of Agricultural Science. 2022 ; 14( 3): 181-190.[citado 2024 jun. 06 ] Available from: https://doi.org/10.5539/jas.v14n3p181
    • Vancouver

      Devechio F de F da S, Luz PH de C, Romualdo LM, Herling VR, Marin MA, Bruno OM, Zuñiga AG. Calcium deficiency diagnosis in maize leaves using imaging methods based on texture analysis [Internet]. Journal of Agricultural Science. 2022 ; 14( 3): 181-190.[citado 2024 jun. 06 ] Available from: https://doi.org/10.5539/jas.v14n3p181

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