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  • Fonte: Agência FAPESP. Unidade: IFSC

    Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, FÍSICA COMPUTACIONAL

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    • ABNT

      BRUNO, Odemir Martinez e DAL PRÁ, Elian Rafael. Inteligência artificial ajuda a decifrar pergaminhos carbonizados durante a erupção do Vesúvio. [Depoimento]. Agência FAPESP. São Paulo: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://agencia.fapesp.br/inteligencia-artificial-ajuda-a-decifrar-papiros-carbonizados-durante-a-erupcao-do-vesuvio/50882. Acesso em: 11 nov. 2024. , 2024
    • APA

      Bruno, O. M., & Dal Prá, E. R. (2024). Inteligência artificial ajuda a decifrar pergaminhos carbonizados durante a erupção do Vesúvio. [Depoimento]. Agência FAPESP. São Paulo: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://agencia.fapesp.br/inteligencia-artificial-ajuda-a-decifrar-papiros-carbonizados-durante-a-erupcao-do-vesuvio/50882
    • NLM

      Bruno OM, Dal Prá ER. Inteligência artificial ajuda a decifrar pergaminhos carbonizados durante a erupção do Vesúvio. [Depoimento] [Internet]. Agência FAPESP. 2024 ;21 fe 2024. online[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://agencia.fapesp.br/inteligencia-artificial-ajuda-a-decifrar-papiros-carbonizados-durante-a-erupcao-do-vesuvio/50882
    • Vancouver

      Bruno OM, Dal Prá ER. Inteligência artificial ajuda a decifrar pergaminhos carbonizados durante a erupção do Vesúvio. [Depoimento] [Internet]. Agência FAPESP. 2024 ;21 fe 2024. online[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://agencia.fapesp.br/inteligencia-artificial-ajuda-a-decifrar-papiros-carbonizados-durante-a-erupcao-do-vesuvio/50882
  • Fonte: Pesquisa FAPESP. Unidade: IFSC

    Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, FÍSICA COMPUTACIONAL, ARQUEOLOGIA, PAPIRO, PESQUISA CIENTÍFICA, CIÊNCIA (DISSEMINAÇÃO)

    Versão PublicadaAcesso à fonteComo citar
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    • ABNT

      BRUNO, Odemir Martinez. Inteligência artificial decifra parte de papiro da antiguidade. [Depoimento a Maria Guimarães]. Pesquisa FAPESP. São Paulo: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://revistapesquisa.fapesp.br/inteligencia-artificial-decifra-parte-de-papiro-da-antiguidade/. Acesso em: 11 nov. 2024. , 2024
    • APA

      Bruno, O. M. (2024). Inteligência artificial decifra parte de papiro da antiguidade. [Depoimento a Maria Guimarães]. Pesquisa FAPESP. São Paulo: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://revistapesquisa.fapesp.br/inteligencia-artificial-decifra-parte-de-papiro-da-antiguidade/
    • NLM

      Bruno OM. Inteligência artificial decifra parte de papiro da antiguidade. [Depoimento a Maria Guimarães] [Internet]. Pesquisa FAPESP. 2024 ; 338[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://revistapesquisa.fapesp.br/inteligencia-artificial-decifra-parte-de-papiro-da-antiguidade/
    • Vancouver

      Bruno OM. Inteligência artificial decifra parte de papiro da antiguidade. [Depoimento a Maria Guimarães] [Internet]. Pesquisa FAPESP. 2024 ; 338[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://revistapesquisa.fapesp.br/inteligencia-artificial-decifra-parte-de-papiro-da-antiguidade/
  • Fonte: Revista Brasileira de Computação Aplicada. Unidade: IFSC

    Assuntos: RESOLUÇÃO DE PROBLEMAS, AGRICULTURA, REDES NEURAIS, APRENDIZAGEM PROFUNDA, MILHO

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIComo citar
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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
  • 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
  • Unidade: IFSC

    Assuntos: COMPUTAÇÃO APLICADA, AGRICULTURA

    Como citar
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    • ABNT

      Information Processing in Agriculture. . Amsterdam: Elsevier BV. . Acesso em: 11 nov. 2024. , 2024
    • APA

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

      Information Processing in Agriculture. 2024 ;[citado 2024 nov. 11 ]
    • Vancouver

      Information Processing in Agriculture. 2024 ;[citado 2024 nov. 11 ]
  • Fonte: Chaos, Solitons and Fractals. Unidade: IFSC

    Assuntos: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ÓRBITA, FÍSICA COMPUTACIONAL

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
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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: 11 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. 11 ] 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. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2024.114488
  • Fonte: Pattern Recognition. Unidade: IFSC

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

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • 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
  • Fonte: Anais. Nome do evento: Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde - SBCAS. Unidades: IFSC, IME

    Assuntos: SISTEMA ÚNICO DE SAÚDE, POLÍTICA DE SAÚDE, REDES COMPLEXAS

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIComo citar
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    • ABNT

      PEREIRA, Gabriely Rangel e COSTA, Luciano da Fontoura e KON, Fábio. Análise e visualização do processo de regionalização do tema Único de Saúde (SUS): uma perspectiva em sistemas complexos. 2023, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2023.229367. Acesso em: 11 nov. 2024.
    • APA

      Pereira, G. R., Costa, L. da F., & Kon, F. (2023). Análise e visualização do processo de regionalização do tema Único de Saúde (SUS): uma perspectiva em sistemas complexos. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/sbcas_estendido.2023.229367
    • NLM

      Pereira GR, Costa L da F, Kon F. Análise e visualização do processo de regionalização do tema Único de Saúde (SUS): uma perspectiva em sistemas complexos [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2023.229367
    • Vancouver

      Pereira GR, Costa L da F, Kon F. Análise e visualização do processo de regionalização do tema Único de Saúde (SUS): uma perspectiva em sistemas complexos [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2023.229367
  • Fonte: Physica A. Unidade: IFSC

    Assuntos: REDES NEURAIS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, PROCESSAMENTO DE IMAGENS

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
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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
  • Fonte: Agência FAPESP. Unidade: IFSC

    Assuntos: ULTRASSOM, COVID-19, PESQUISA CIENTÍFICA

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

      BRUNO, Odemir Martinez. Experimento da USP neutraliza o SARS-CoV-2 com ressonância acústica. [Depoimento]. Agência FAPESP. São Paulo: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://agencia.fapesp.br/experimento-da-usp-neutraliza-o-sars-cov-2-com-ressonancia-acustica/40832/. Acesso em: 11 nov. 2024. , 2023
    • APA

      Bruno, O. M. (2023). Experimento da USP neutraliza o SARS-CoV-2 com ressonância acústica. [Depoimento]. Agência FAPESP. São Paulo: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://agencia.fapesp.br/experimento-da-usp-neutraliza-o-sars-cov-2-com-ressonancia-acustica/40832/
    • NLM

      Bruno OM. Experimento da USP neutraliza o SARS-CoV-2 com ressonância acústica. [Depoimento] [Internet]. Agência FAPESP. 2023 ;[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://agencia.fapesp.br/experimento-da-usp-neutraliza-o-sars-cov-2-com-ressonancia-acustica/40832/
    • Vancouver

      Bruno OM. Experimento da USP neutraliza o SARS-CoV-2 com ressonância acústica. [Depoimento] [Internet]. Agência FAPESP. 2023 ;[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://agencia.fapesp.br/experimento-da-usp-neutraliza-o-sars-cov-2-com-ressonancia-acustica/40832/
  • Fonte: Nature Communications. Unidade: IFSC

    Assuntos: NEUROCIÊNCIAS, CÉREBRO, REDES NEURAIS

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • 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
  • Fonte: Portal IFSC. Unidade: IFSC

    Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, FÍSICA COMPUTACIONAL, REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CIÊNCIA (DISSEMINAÇÃO)

    Versão PublicadaAcesso à fonteComo citar
    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/
  • Fonte: Physica A. Unidades: IFSC, ICMC

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

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
    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: 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
  • Unidade: IFSC

    Assuntos: COMPUTAÇÃO APLICADA, AGRICULTURA

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

      Information Processing in Agriculture. . Amsterdam: Elsevier BV. . Acesso em: 11 nov. 2024. , 2023
    • APA

      Information Processing in Agriculture. (2023). Information Processing in Agriculture. Amsterdam: Elsevier BV.
    • NLM

      Information Processing in Agriculture. 2023 ;[citado 2024 nov. 11 ]
    • Vancouver

      Information Processing in Agriculture. 2023 ;[citado 2024 nov. 11 ]
  • Fonte: Livro de Resumos. Nome do evento: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidades: IFSC, ICMC

    Assuntos: BIOLOGIA, REDES COMPLEXAS, BIOINFORMÁTICA

    Versão PublicadaComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • 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: 11 nov. 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 nov. 11 ] 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 nov. 11 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/9c25f86d-49d1-4ffb-a943-f4c233daeea6/3178202.pdf
  • Fonte: European Physical Journal B. Unidades: IFSC, IEA

    Assuntos: REDES COMPLEXAS, CONHECIMENTO, GEOMETRIA E MODELAGEM COMPUTACIONAL

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    • ABNT

      TOKUDA, Eric Keiji e LAMBIOTTE, Renaud e COSTA, Luciano da Fontoura. Cross-relation characterization of knowledge networks. European Physical Journal B, v. No 2023, n. 11, p. 144-1-144-19, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1140/epjb/s10051-023-00608-w. Acesso em: 11 nov. 2024.
    • APA

      Tokuda, E. K., Lambiotte, R., & Costa, L. da F. (2023). Cross-relation characterization of knowledge networks. European Physical Journal B, No 2023( 11), 144-1-144-19. doi:10.1140/epjb/s10051-023-00608-w
    • NLM

      Tokuda EK, Lambiotte R, Costa L da F. Cross-relation characterization of knowledge networks [Internet]. European Physical Journal B. 2023 ; No 2023( 11): 144-1-144-19.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1140/epjb/s10051-023-00608-w
    • Vancouver

      Tokuda EK, Lambiotte R, Costa L da F. Cross-relation characterization of knowledge networks [Internet]. European Physical Journal B. 2023 ; No 2023( 11): 144-1-144-19.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1140/epjb/s10051-023-00608-w
  • Fonte: Journal of Physics: Complexity. Unidade: IFSC

    Assuntos: REDES COMPLEXAS, VISÃO COMPUTACIONAL

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    • ABNT

      COSTA, Luciano da Fontoura. Autorrelation and cross-relation of graphs and networks. Journal of Physics: Complexity, v. 3, n. 4, p. 045009-1-045009-16, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1088/2632-072X/aca57c. Acesso em: 11 nov. 2024.
    • APA

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

      Costa L da F. Autorrelation and cross-relation of graphs and networks [Internet]. Journal of Physics: Complexity. 2022 ; 3( 4): 045009-1-045009-16.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-072X/aca57c
    • Vancouver

      Costa L da F. Autorrelation and cross-relation of graphs and networks [Internet]. Journal of Physics: Complexity. 2022 ; 3( 4): 045009-1-045009-16.[citado 2024 nov. 11 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-072X/aca57c

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