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  • 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: 16 nov. 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 nov. 16 ] 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 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.109946
  • 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: 16 nov. 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 nov. 16 ] 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 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2024.114488
  • Source: Chaos, Solitons and Fractals. Unidades: IFSC, ICMC

    Subjects: COMPLEXIDADE, CIÊNCIAS SOCIAIS, MÉTODOS MCMC, CADEIAS DE MARKOV

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    • 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: 16 nov. 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 nov. 16 ] 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 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2022.113003
  • 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: 16 nov. 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 nov. 16 ] 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 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.109802
  • 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: 16 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. 16 ] 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. 16 ] 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/
  • Source: Journal of Physics A. Unidade: IFSC

    Subjects: SIMETRIA, ESTRUTURAS ORDENADAS

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    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: 16 nov. 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 nov. 16 ] 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 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1088/1751-8121/acd3c7
  • Source: Physica A. Unidade: IFSC

    Subjects: CITAÇÃO BIBLIOGRÁFICA, CIÊNCIA, COMUNICAÇÃO CIENTÍFICA

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    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: 16 nov. 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 nov. 16 ] 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 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2022.128399
  • 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: 16 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. 16 ] 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. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-072X/ac9446
  • 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

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    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: 16 nov. 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 nov. 16 ] 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 nov. 16 ] 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: 16 nov. 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 nov. 16 ] 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 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IPTA54936.2022.9784123
  • 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: 16 nov. 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 nov. 16 ] 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 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2022.112296
  • 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: 16 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. 16 ] 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. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-97240-0_5
  • Source: Materials Chemistry Frontiers. Unidades: ICMC, IQSC, IFSC

    Subjects: CORONAVIRUS, COVID-19, DIAGNÓSTICO, SENSOR, SEQUÊNCIA DO DNA, VISUALIZAÇÃO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    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: 16 nov. 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 nov. 16 ] 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 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1039/D1QM00665G
  • Source: Livro de Resumos. Conference titles: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidade: IFSC

    Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, REDES COMPLEXAS

    Acesso à fonteHow 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. 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: 16 nov. 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 nov. 16 ] 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 nov. 16 ] Available from: https://drive.google.com/file/d/1zSpq9v0UajXDmQq5rhvZXa6H1S1icuwc/view
  • Source: Information Sciences. Unidades: IFSC, ICMC

    Subjects: RECONHECIMENTO DE IMAGEM, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, REDES COMPLEXAS

    Versão AceitaAcesso à fonteDOIHow to cite
    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: 16 nov. 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 nov. 16 ] 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 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.11.042
  • Source: Pattern Recognition. Unidades: IFSC, ICMC

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

    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. 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: 16 nov. 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 nov. 16 ] 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 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2019.107189

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