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Artigo de periodico
Aprendizado profundo aplicado à classificação de doenças foliares do milho (2024)
Ariza, Vinicius Matheus Pimentel; Bruno, Odemir Martinez
Fonte: Revista Brasileira de Computação Aplicada. Unidade: IFSC
Assuntos: RESOLUÇÃO DE PROBLEMAS, AGRICULTURA, REDES NEURAIS, APRENDIZAGEM PROFUNDA, MILHO
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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: 11 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. 11 ] 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. 11 ] Available from: https://doi.org/10.5335/rbca.v16i2.15390
Trabalho de evento-anais periodico
Efficient simulation of non-uniform cellular automata with a convolutional neural network (2024)
Rollier, Michiel ; Daly, Aisling Jane ; Bruno, Odemir Martinez ; Baetens, Jan M.
Fonte: Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Nome do evento: Cellular Automata for Research and Industry - ACRI. Unidade: IFSC
Assuntos: 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: 11 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. 11 ] 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. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-71552-5_11
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
Fonte: Pattern Recognition. Unidades: IFSC, EP
Assuntos: 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: 11 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. 11 ] 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. 11 ] 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
Fonte: Pattern Recognition. Unidade: IFSC
Assuntos: 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: 11 nov. 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 nov. 11 ] 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 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2024.110566
Artigo de periodico
Multiset neurons (2023)
Costa, Luciano da Fontoura
Fonte: Physica A. Unidade: IFSC
Assuntos: REDES NEURAIS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, PROCESSAMENTO DE IMAGENS
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ABNT
COSTA, Luciano da Fontoura. Multiset neurons. Physica A, v. 609, n. Ja 2023, p. 128318-1-128318-34, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.physa.2022.128318. Acesso em: 11 nov. 2024.
APA
Costa, L. da F. (2023). Multiset neurons. Physica A, 609( Ja 2023), 128318-1-128318-34. doi:10.1016/j.physa.2022.128318
NLM
Costa L da F. Multiset neurons [Internet]. Physica A. 2023 ; 609( Ja 2023): 128318-1-128318-34.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2022.128318
Vancouver
Costa L da F. Multiset neurons [Internet]. Physica A. 2023 ; 609( Ja 2023): 128318-1-128318-34.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2022.128318
Artigo de periodico
RADAM: texture recognition through randomized aggregated encoding of deep activation maps (2023)
Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Zielinski, Kallil Miguel Caparroz; Ribas, Lucas Correia ; Gonçalves, Wesley Nunes ; Baets, Bernard De ; Bruno, Odemir Martinez
Fonte: Pattern Recognition. Unidade: IFSC
Assuntos: 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: 11 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. 11 ] 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. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.109802
Artigo de periodico
Astroglial Hmgb1 regulates postnatal astrocyte morphogenesis and cerebrovascular maturation (2023)
Freitas-Andrade, Moises ; Comin, Cesar Henrique ; Van Dyken, Peter; Ouellette, Julie; Raman-Nair, Joanna; Blakeley, Nicole; Liu, Qing Yan; Leclerc, Sonia; Pan, Youlian ; Liu, Ziying ; Carrier, Micaël ; Thakur, Karan; Savard, Alexandre; Rurak, Gareth M.; Tremblay, Marie-Ève ; Salmaso, Natalina; Costa, Luciano da Fontoura ; Coppola, Gianfilippo; Lacoste, Baptiste
Fonte: Nature Communications. Unidade: IFSC
Assuntos: NEUROCIÊNCIAS, CÉREBRO, REDES NEURAIS
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ABNT
FREITAS-ANDRADE, Moises et al. Astroglial Hmgb1 regulates postnatal astrocyte morphogenesis and cerebrovascular maturation. Nature Communications, v. 14, p. 4965-1-4965-20 + supplementary information, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1038/s41467-023-40682-3. Acesso em: 11 nov. 2024.
APA
Freitas-Andrade, M., Comin, C. H., Van Dyken, P., Ouellette, J., Raman-Nair, J., Blakeley, N., et al. (2023). Astroglial Hmgb1 regulates postnatal astrocyte morphogenesis and cerebrovascular maturation. Nature Communications, 14, 4965-1-4965-20 + supplementary information. doi:10.1038/s41467-023-40682-3
NLM
Freitas-Andrade M, Comin CH, Van Dyken P, Ouellette J, Raman-Nair J, Blakeley N, Liu QY, Leclerc S, Pan Y, Liu Z, Carrier M, Thakur K, Savard A, Rurak GM, Tremblay M-È, Salmaso N, Costa L da F, Coppola G, Lacoste B. Astroglial Hmgb1 regulates postnatal astrocyte morphogenesis and cerebrovascular maturation [Internet]. Nature Communications. 2023 ; 14 4965-1-4965-20 + supplementary information.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41467-023-40682-3
Vancouver
Freitas-Andrade M, Comin CH, Van Dyken P, Ouellette J, Raman-Nair J, Blakeley N, Liu QY, Leclerc S, Pan Y, Liu Z, Carrier M, Thakur K, Savard A, Rurak GM, Tremblay M-È, Salmaso N, Costa L da F, Coppola G, Lacoste B. Astroglial Hmgb1 regulates postnatal astrocyte morphogenesis and cerebrovascular maturation [Internet]. Nature Communications. 2023 ; 14 4965-1-4965-20 + supplementary information.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41467-023-40682-3
Artigo de jornal-dep/entr
IFSC/USP desenvolve “RADAM”: IA para padrões complexos - Primeira no mundo: Uma IA que treina outra IA. [Depoimento à Rui Sintra] (2023)
Bruno, Odemir Martinez ; Scabini, Leonardo Felipe dos Santos
Fonte: Portal IFSC. Unidade: IFSC
Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, FÍSICA COMPUTACIONAL, REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CIÊNCIA (DISSEMINAÇÃO)
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 11 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. 11 ] 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. 11 ] 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/
Artigo de periodico
Exploring ordered patterns in the adjacency matrix for improving machine learning on complex networks (2023)
Neiva, Mariane Barros ; Bruno, Odemir Martinez
Fonte: Physica A. Unidades: IFSC, ICMC
Assuntos: REDES NEURAIS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, APRENDIZAGEM PROFUNDA, REDES COMPLEXAS
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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: 11 nov. 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 nov. 11 ] 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 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2023.129086
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
Fonte: Applied Soft Computing. Unidades: IFSC, ICMC
Assuntos: REDES COMPLEXAS, VISÃO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS
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: 11 nov. 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 nov. 11 ] 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 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.108035
Trabalho de evento-resumo
Classificação de autômatos celulares através de redes neurais (2022)
Fabris, Vitor Lopes; Bruno, Odemir Martinez
Fonte: Resumos. Nome do evento: Simpósio Internacional de Iniciação Científica e Tecnológica da Universidade de São Paulo - SIICUSP. Unidade: IFSC
Assuntos: AUTÔMATOS CELULARES, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, CLASSIFICAÇÃO, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
FABRIS, Vitor Lopes e BRUNO, Odemir Martinez. Classificação de autômatos celulares através de redes neurais. 2022, Anais.. São Paulo: Universidade de São Paulo - USP, 2022. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/84ef4ff9-e50f-461c-a3ce-c6a080e307d1/3106376.pdf. Acesso em: 11 nov. 2024.
APA
Fabris, V. L., & Bruno, O. M. (2022). Classificação de autômatos celulares através de redes neurais. In Resumos. São Paulo: Universidade de São Paulo - USP. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/84ef4ff9-e50f-461c-a3ce-c6a080e307d1/3106376.pdf
NLM
Fabris VL, Bruno OM. Classificação de autômatos celulares através de redes neurais [Internet]. Resumos. 2022 ;[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/84ef4ff9-e50f-461c-a3ce-c6a080e307d1/3106376.pdf
Vancouver
Fabris VL, Bruno OM. Classificação de autômatos celulares através de redes neurais [Internet]. Resumos. 2022 ;[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/84ef4ff9-e50f-461c-a3ce-c6a080e307d1/3106376.pdf
Trabalho de evento
A complex network approach for fish species recognition based on otolith shape (2022)
Ribas, Lucas Correia ; Scabini, Leonardo ; Bruno, Odemir Martinez
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Conference on Image Processing Theory, Tools and Applications - IPTA. Unidade: IFSC
Assuntos: REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, IMAGEM DIGITAL, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
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: 11 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. 11 ] 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. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IPTA54936.2022.9784114
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
Fonte: Neurophotonics. Unidade: IFSC
Assuntos: ENDOTÉLIO, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, CÉREBRO, REDES NEURAIS
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: 11 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. 11 ] 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. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1117/1.NPh.9.3.031916
Trabalho de evento-anais periodico
Deep topological embedding with convolutional neural networks for complex network classification (2022)
Scabini, Leonardo ; Ribas, Lucas; Eraldo Ribeiro; Bruno, Odemir Martinez
Fonte: Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Nome do evento: NetSci-X. Unidade: IFSC
Assuntos: REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS
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: 11 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. 11 ] 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. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-97240-0_5
Trabalho de evento-anais periodico
Influence of topology on the dynamics of in silico ecosystems with non-hierarchical competition (2021)
Miranda, Gisele Helena Barboni ; Baetens, Jan M. ; Daly, Aisling J. ; Bruno, Odemir Martinez ; Baets, Bernard De
Fonte: Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Nome do evento: International Conference on Cellular Automata for Research and Industry - ACRI. Unidades: IFSC, ICMC
Assuntos: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MIRANDA, Gisele Helena Barboni et al. Influence of topology on the dynamics of in silico ecosystems with non-hierarchical competition. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Heidelberg: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-69480-7_12. Acesso em: 11 nov. 2024. , 2021
APA
Miranda, G. H. B., Baetens, J. M., Daly, A. J., Bruno, O. M., & Baets, B. D. (2021). Influence of topology on the dynamics of in silico ecosystems with non-hierarchical competition. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Heidelberg: Springer. doi:10.1007/978-3-030-69480-7_12
NLM
Miranda GHB, Baetens JM, Daly AJ, Bruno OM, Baets BD. Influence of topology on the dynamics of in silico ecosystems with non-hierarchical competition [Internet]. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. 2021 ; 12599 113-122.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-69480-7_12
Vancouver
Miranda GHB, Baetens JM, Daly AJ, Bruno OM, Baets BD. Influence of topology on the dynamics of in silico ecosystems with non-hierarchical competition [Internet]. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. 2021 ; 12599 113-122.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-69480-7_12
Trabalho de evento
Shape classification using randomized neural network descriptors Extracted from the Fourier Spectrum (2020)
Sá Junior, Jarbas Joaci de Mesquita; Backes, André R.; Bruno, Odemir Martinez
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Conference on Systems, Signals and Image Processing - IWSSIP. Unidade: IFSC
Assuntos: ANÁLISE DE FOURIER, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SÁ JUNIOR, Jarbas Joaci de Mesquita e BACKES, André R. e BRUNO, Odemir Martinez. Shape classification using randomized neural network descriptors Extracted from the Fourier Spectrum. 2020, Anais.. Piscataway: Institute of Electrical and Electronic Engineers - IEEE, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IWSSIP48289.2020.9145428. Acesso em: 11 nov. 2024.
APA
Sá Junior, J. J. de M., Backes, A. R., & Bruno, O. M. (2020). Shape classification using randomized neural network descriptors Extracted from the Fourier Spectrum. In Proceedings. Piscataway: Institute of Electrical and Electronic Engineers - IEEE. doi:10.1109/IWSSIP48289.2020.9145428
NLM
Sá Junior JJ de M, Backes AR, Bruno OM. Shape classification using randomized neural network descriptors Extracted from the Fourier Spectrum [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IWSSIP48289.2020.9145428
Vancouver
Sá Junior JJ de M, Backes AR, Bruno OM. Shape classification using randomized neural network descriptors Extracted from the Fourier Spectrum [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IWSSIP48289.2020.9145428
Trabalho de evento-resumo
Influence of topology on the dynamics of in silico ecosystems with non-hierarchical competition (2020)
Miranda, Gisele H. B.; Baetens, Jan M.; Daly, Aisling J.; Bruno, Odemir Martinez ; Baets, Bernard De
Fonte: Abstract book. Nome do evento: International Conference on Cellular Automata for Research and Industry - ACRI. Unidade: IFSC
Assuntos: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MIRANDA, Gisele H. B. et al. Influence of topology on the dynamics of in silico ecosystems with non-hierarchical competition. 2020, Anais.. Lodz: University of Lodz, 2020. Disponível em: http://acri2020.uni.lodz.pl/files/ACRI_2020_abstract_book.pdf. Acesso em: 11 nov. 2024.
APA
Miranda, G. H. B., Baetens, J. M., Daly, A. J., Bruno, O. M., & Baets, B. D. (2020). Influence of topology on the dynamics of in silico ecosystems with non-hierarchical competition. In Abstract book. Lodz: University of Lodz. Recuperado de http://acri2020.uni.lodz.pl/files/ACRI_2020_abstract_book.pdf
NLM
Miranda GHB, Baetens JM, Daly AJ, Bruno OM, Baets BD. Influence of topology on the dynamics of in silico ecosystems with non-hierarchical competition [Internet]. Abstract book. 2020 ;[citado 2024 nov. 11 ] Available from: http://acri2020.uni.lodz.pl/files/ACRI_2020_abstract_book.pdf
Vancouver
Miranda GHB, Baetens JM, Daly AJ, Bruno OM, Baets BD. Influence of topology on the dynamics of in silico ecosystems with non-hierarchical competition [Internet]. Abstract book. 2020 ;[citado 2024 nov. 11 ] Available from: http://acri2020.uni.lodz.pl/files/ACRI_2020_abstract_book.pdf
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
Fonte: Neural Computation. Unidades: IFSC, ICMC
Assuntos: CÉREBRO, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 11 nov. 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 nov. 11 ] 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 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1162/neco_a_01277
Artigo de periodico
Fusion of complex networks and randomized neural networks for texture analysis (2020)
Ribas, Lucas Correia ; Sá Júnior, Jarbas Joaci de Mesquita; Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Bruno, Odemir Martinez
Fonte: Pattern Recognition. Unidades: IFSC, ICMC
Assuntos: REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL, TEXTURA
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: 11 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. 11 ] 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. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2019.107189
Trabalho de evento-anais periodico
Dynamic texture classification using deterministic partially self-avoiding walks on networks (2019)
Ribas, Lucas Correia ; Bruno, Odemir Martinez
Fonte: Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Nome do evento: International Conference on Image Analysis and Processing- ICIAP. Unidades: IFSC, ICMC
Assuntos: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RIBAS, Lucas Correia e BRUNO, Odemir Martinez. Dynamic texture classification using deterministic partially self-avoiding walks on networks. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Heidelberg: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-30642-7_8. Acesso em: 11 nov. 2024. , 2019
APA
Ribas, L. C., & Bruno, O. M. (2019). Dynamic texture classification using deterministic partially self-avoiding walks on networks. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Heidelberg: Springer. doi:10.1007/978-3-030-30642-7_8
NLM
Ribas LC, Bruno OM. Dynamic texture classification using deterministic partially self-avoiding walks on networks [Internet]. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. 2019 ; 11751 82-93.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-30642-7_8
Vancouver
Ribas LC, Bruno OM. Dynamic texture classification using deterministic partially self-avoiding walks on networks [Internet]. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. 2019 ; 11751 82-93.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-30642-7_8

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