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Artigo de periodico
Learning deep learning (2022)
Arruda, Henrique Ferraz de ; Benatti, Alexandre ; Comin, Cesar Henrique ; Costa, Luciano da Fontoura
Source: Revista Brasileira de Ensino de Física. Unidade: IFSC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, FÍSICA COMPUTACIONAL
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ABNT
ARRUDA, Henrique Ferraz de et al. Learning deep learning. Revista Brasileira de Ensino de Física, v. 44, p. e20220101-1-e20220101-11, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1590/1806-9126-RBEF-2022-0101. Acesso em: 07 jul. 2024.
APA
Arruda, H. F. de, Benatti, A., Comin, C. H., & Costa, L. da F. (2022). Learning deep learning. Revista Brasileira de Ensino de Física, 44, e20220101-1-e20220101-11. doi:10.1590/1806-9126-RBEF-2022-0101
NLM
Arruda HF de, Benatti A, Comin CH, Costa L da F. Learning deep learning [Internet]. Revista Brasileira de Ensino de Física. 2022 ; 44 e20220101-1-e20220101-11.[citado 2024 jul. 07 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1806-9126-RBEF-2022-0101
Vancouver
Arruda HF de, Benatti A, Comin CH, Costa L da F. Learning deep learning [Internet]. Revista Brasileira de Ensino de Física. 2022 ; 44 e20220101-1-e20220101-11.[citado 2024 jul. 07 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1806-9126-RBEF-2022-0101
Artigo de periodico
Modelling how social network algorithms can influence opinion polarization (2022)
Arruda, Henrique Ferraz de ; Cardoso, Felipe Maciel; Arruda, Guilherme Ferraz de; Hernández, Alexis R.; Costa, Luciano da Fontoura ; Moreno, Yamir
Source: Information Sciences. Unidade: IFSC
Subjects: REDES COMPLEXAS, GEOMETRIA E MODELAGEM COMPUTACIONAL
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ABNT
ARRUDA, Henrique Ferraz de et al. Modelling how social network algorithms can influence opinion polarization. Information Sciences, v. 588, p. 265-278 , 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2021.12.069. Acesso em: 07 jul. 2024.
APA
Arruda, H. F. de, Cardoso, F. M., Arruda, G. F. de, Hernández, A. R., Costa, L. da F., & Moreno, Y. (2022). Modelling how social network algorithms can influence opinion polarization. Information Sciences, 588, 265-278 . doi:10.1016/j.ins.2021.12.069
NLM
Arruda HF de, Cardoso FM, Arruda GF de, Hernández AR, Costa L da F, Moreno Y. Modelling how social network algorithms can influence opinion polarization [Internet]. Information Sciences. 2022 ; 588 265-278 .[citado 2024 jul. 07 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2021.12.069
Vancouver
Arruda HF de, Cardoso FM, Arruda GF de, Hernández AR, Costa L da F, Moreno Y. Modelling how social network algorithms can influence opinion polarization [Internet]. Information Sciences. 2022 ; 588 265-278 .[citado 2024 jul. 07 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2021.12.069
Artigo de periodico
Comparison of different spike train synchrony measures regarding their robustness to erroneous data from bicuculline-induced epileptiform activity (2020)
Ciba, Manuel; Bestel, Robert; Nick, Cristoph; Arruda, Guilherme Ferraz de; Peron, Thomas ; Comin, Cesar Henrique; Costa, Luciano da Fontoura ; Rodrigues, Francisco Aparecido ; Thielemann, Christiane
Source: Neural Computation. Unidades: IFSC, ICMC
Subjects: CÉREBRO, REDES NEURAIS
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ABNT
CIBA, Manuel et al. Comparison of different spike train synchrony measures regarding their robustness to erroneous data from bicuculline-induced epileptiform activity. Neural Computation, v. 32, n. 5, p. 887-911, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1162/neco_a_01277. Acesso em: 07 jul. 2024.
APA
Ciba, M., Bestel, R., Nick, C., Arruda, G. F. de, Peron, T., Comin, C. H., et al. (2020). Comparison of different spike train synchrony measures regarding their robustness to erroneous data from bicuculline-induced epileptiform activity. Neural Computation, 32( 5), 887-911. doi:10.1162/neco_a_01277
NLM
Ciba M, Bestel R, Nick C, Arruda GF de, Peron T, Comin CH, Costa L da F, Rodrigues FA, Thielemann C. Comparison of different spike train synchrony measures regarding their robustness to erroneous data from bicuculline-induced epileptiform activity [Internet]. Neural Computation. 2020 ; 32( 5): 887-911.[citado 2024 jul. 07 ] Available from: https://doi.org/10.1162/neco_a_01277
Vancouver
Ciba M, Bestel R, Nick C, Arruda GF de, Peron T, Comin CH, Costa L da F, Rodrigues FA, Thielemann C. Comparison of different spike train synchrony measures regarding their robustness to erroneous data from bicuculline-induced epileptiform activity [Internet]. Neural Computation. 2020 ; 32( 5): 887-911.[citado 2024 jul. 07 ] Available from: https://doi.org/10.1162/neco_a_01277

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