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  • Source: Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation. Unidade: IFSC

    Subjects: FÍSICA COMPUTACIONAL, AUTÔMATOS CELULARES, TEORIA DA INFORMAÇÃO E COMUNICAÇÃO

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    • ABNT

      ROLLIER, Michiel et al. A comprehensive taxonomy of cellular automata. Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation, v. 140, n. Ja 2025, p. 108362-1-108362-31, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.cnsns.2024.108362. Acesso em: 14 nov. 2024.
    • APA

      Rollier, M., Zielinski, K. M. C., Daly, A. J., Bruno, O. M., & Baetens, J. M. (2025). A comprehensive taxonomy of cellular automata. Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation, 140( Ja 2025), 108362-1-108362-31. doi:10.1016/j.cnsns.2024.108362
    • NLM

      Rollier M, Zielinski KMC, Daly AJ, Bruno OM, Baetens JM. A comprehensive taxonomy of cellular automata [Internet]. Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation. 2025 ; 140( Ja 2025): 108362-1-108362-31.[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.cnsns.2024.108362
    • Vancouver

      Rollier M, Zielinski KMC, Daly AJ, Bruno OM, Baetens JM. A comprehensive taxonomy of cellular automata [Internet]. Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation. 2025 ; 140( Ja 2025): 108362-1-108362-31.[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.cnsns.2024.108362
  • Source: Portal IFSC. Unidade: IFSC

    Subjects: TOMOGRAFIA COMPUTADORIZADA POR RAIOS X, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, VISÃO COMPUTACIONAL, PERGAMINHO, PESQUISA CIENTÍFICA, CIÊNCIA (DISSEMINAÇÃO)

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    • ABNT

      DAL PRÁ, Elian Rafael e SCABINI, Leonardo Felipe dos Santos e BRUNO, Odemir Martinez. Grupo do IFSC/USP conquista 2º lugar no "Vesuvius Challenge 2023 Grand Prize": IA detecta texto em pergaminho romano carbonizado há quase 2 mil anos. [Depoimento a Rui Sintra e Adão Geraldo]. Portal IFSC. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://www2.ifsc.usp.br/portal-ifsc/grupo-do-ifsc-usp-conquista-2o-lugar-no-vesuvius-challenge-2023-grand-prize-ia-detecta-texto-em-pergaminho-romano-carbonizado-ha-quase-2-mil-anos/. Acesso em: 14 nov. 2024. , 2024
    • APA

      Dal Prá, E. R., Scabini, L. F. dos S., & Bruno, O. M. (2024). Grupo do IFSC/USP conquista 2º lugar no "Vesuvius Challenge 2023 Grand Prize": IA detecta texto em pergaminho romano carbonizado há quase 2 mil anos. [Depoimento a Rui Sintra e Adão Geraldo]. Portal IFSC. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://www2.ifsc.usp.br/portal-ifsc/grupo-do-ifsc-usp-conquista-2o-lugar-no-vesuvius-challenge-2023-grand-prize-ia-detecta-texto-em-pergaminho-romano-carbonizado-ha-quase-2-mil-anos/
    • NLM

      Dal Prá ER, Scabini LF dos S, Bruno OM. Grupo do IFSC/USP conquista 2º lugar no "Vesuvius Challenge 2023 Grand Prize": IA detecta texto em pergaminho romano carbonizado há quase 2 mil anos. [Depoimento a Rui Sintra e Adão Geraldo] [Internet]. Portal IFSC. 2024 ;19 fe 2024. online[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://www2.ifsc.usp.br/portal-ifsc/grupo-do-ifsc-usp-conquista-2o-lugar-no-vesuvius-challenge-2023-grand-prize-ia-detecta-texto-em-pergaminho-romano-carbonizado-ha-quase-2-mil-anos/
    • Vancouver

      Dal Prá ER, Scabini LF dos S, Bruno OM. Grupo do IFSC/USP conquista 2º lugar no "Vesuvius Challenge 2023 Grand Prize": IA detecta texto em pergaminho romano carbonizado há quase 2 mil anos. [Depoimento a Rui Sintra e Adão Geraldo] [Internet]. Portal IFSC. 2024 ;19 fe 2024. online[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://www2.ifsc.usp.br/portal-ifsc/grupo-do-ifsc-usp-conquista-2o-lugar-no-vesuvius-challenge-2023-grand-prize-ia-detecta-texto-em-pergaminho-romano-carbonizado-ha-quase-2-mil-anos/
  • Source: Physical Biology. Unidade: IFSC

    Subjects: FÍSICA COMPUTACIONAL, RNA, ENZIMAS, ESCHERICHIA COLI

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    • ABNT

      SANTOS, João Paulo Clarindo dos e BRUNO, Odemir Martinez. Application of coincidence index in the discovery of co-expressed metabolic pathways. Physical Biology, v. 21, n. 5, p. 056001-1-056001-15 + supplementary data, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1088/1478-3975/ad68b6. Acesso em: 14 nov. 2024.
    • APA

      Santos, J. P. C. dos, & Bruno, O. M. (2024). Application of coincidence index in the discovery of co-expressed metabolic pathways. Physical Biology, 21( 5), 056001-1-056001-15 + supplementary data. doi:10.1088/1478-3975/ad68b6
    • NLM

      Santos JPC dos, Bruno OM. Application of coincidence index in the discovery of co-expressed metabolic pathways [Internet]. Physical Biology. 2024 ; 21( 5): 056001-1-056001-15 + supplementary data.[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1088/1478-3975/ad68b6
    • Vancouver

      Santos JPC dos, Bruno OM. Application of coincidence index in the discovery of co-expressed metabolic pathways [Internet]. Physical Biology. 2024 ; 21( 5): 056001-1-056001-15 + supplementary data.[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1088/1478-3975/ad68b6
  • Source: Proceedings. Conference titles: International Conference on Pattern Recognition Systems - ICPRS. Unidade: IFSC

    Subjects: FÍSICA COMPUTACIONAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES

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    • ABNT

      ZIELINSKI, Kallil Miguel Caparroz et al. Exploring neighborhood variancy for rule search optimization in life-like network automata. 2024, Anais.. Piscataway: Institute of Electrical and Electronic Engineers - IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/ICPRS62101.2024.10677825. Acesso em: 14 nov. 2024.
    • APA

      Zielinski, K. M. C., Scabini, L. F. dos S., Ribas, L. C., & Bruno, O. M. (2024). Exploring neighborhood variancy for rule search optimization in life-like network automata. In Proceedings. Piscataway: Institute of Electrical and Electronic Engineers - IEEE. doi:10.1109/ICPRS62101.2024.10677825
    • NLM

      Zielinski KMC, Scabini LF dos S, Ribas LC, Bruno OM. Exploring neighborhood variancy for rule search optimization in life-like network automata [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICPRS62101.2024.10677825
    • Vancouver

      Zielinski KMC, Scabini LF dos S, Ribas LC, Bruno OM. Exploring neighborhood variancy for rule search optimization in life-like network automata [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICPRS62101.2024.10677825
  • Source: Proceedings. Conference titles: International Conference on Systems, Signals and Image Processing - IWSSIP. Unidade: IFSC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, PLANTAS

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    • ABNT

      FARES, Ricardo Trivizan et al. Randomized encoding ensemble: a new approach for texture representation. 2024, Anais.. Piscataway: Institute of Electrical and Electronic Engineers - IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IWSSIP62407.2024.10634030. Acesso em: 14 nov. 2024.
    • APA

      Fares, R. T., Vicentim, A. C. M., Scabini, L. F. dos S., Zielinski, K. M. C., Jennane, R., Bruno, O. M., & Ribas, L. C. (2024). Randomized encoding ensemble: a new approach for texture representation. In Proceedings. Piscataway: Institute of Electrical and Electronic Engineers - IEEE. doi:10.1109/IWSSIP62407.2024.10634030
    • NLM

      Fares RT, Vicentim ACM, Scabini LF dos S, Zielinski KMC, Jennane R, Bruno OM, Ribas LC. Randomized encoding ensemble: a new approach for texture representation [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IWSSIP62407.2024.10634030
    • Vancouver

      Fares RT, Vicentim ACM, Scabini LF dos S, Zielinski KMC, Jennane R, Bruno OM, Ribas LC. Randomized encoding ensemble: a new approach for texture representation [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IWSSIP62407.2024.10634030
  • Source: Jornal da USP. Unidade: IFSC

    Subjects: FÍSICA, TEXTURA, CIÊNCIA, INOVAÇÃO, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, FÍSICA COMPUTACIONAL

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    • ABNT

      SCABINI, Leonardo Felipe dos Santos e BRUNO, Odemir Martinez. IA desenvolvida na USP é a melhor do mundo para reconhecer texturas [Depoimento a Ivan Conterno]. Tradução . Jornal da USP, São Paulo, 2024. Disponível em: https://jornal.usp.br/ciencias/ia-desenvolvida-na-usp-e-a-melhor-do-mundo-para-reconhecer-texturas/. Acesso em: 14 nov. 2024.
    • APA

      Scabini, L. F. dos S., & Bruno, O. M. (2024). IA desenvolvida na USP é a melhor do mundo para reconhecer texturas [Depoimento a Ivan Conterno]. Jornal da USP. São Paulo: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://jornal.usp.br/ciencias/ia-desenvolvida-na-usp-e-a-melhor-do-mundo-para-reconhecer-texturas/
    • NLM

      Scabini LF dos S, Bruno OM. IA desenvolvida na USP é a melhor do mundo para reconhecer texturas [Depoimento a Ivan Conterno] [Internet]. Jornal da USP. 2024 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://jornal.usp.br/ciencias/ia-desenvolvida-na-usp-e-a-melhor-do-mundo-para-reconhecer-texturas/
    • Vancouver

      Scabini LF dos S, Bruno OM. IA desenvolvida na USP é a melhor do mundo para reconhecer texturas [Depoimento a Ivan Conterno] [Internet]. Jornal da USP. 2024 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://jornal.usp.br/ciencias/ia-desenvolvida-na-usp-e-a-melhor-do-mundo-para-reconhecer-texturas/
  • Source: Physica A. Unidades: IFSC, ICMC

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

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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • 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: 14 nov. 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 nov. 14 ] 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 nov. 14 ] 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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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • 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: 14 nov. 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 nov. 14 ] 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 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10044-024-01230-x
  • Source: Neurocomputing. Unidade: IFSC

    Subjects: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE IMAGEM

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    • ABNT

      SCABINI, Leonardo Felipe dos Santos e BAETS, Bernard De e BRUNO, Odemir Martinez. Improving deep neural network random initialization through neuronal rewiring. Neurocomputing, v. 599, p. 128130-1-128130-13 + supplementary data, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2024.128130. Acesso em: 14 nov. 2024.
    • APA

      Scabini, L. F. dos S., Baets, B. D., & Bruno, O. M. (2024). Improving deep neural network random initialization through neuronal rewiring. Neurocomputing, 599, 128130-1-128130-13 + supplementary data. doi:10.1016/j.neucom.2024.128130
    • NLM

      Scabini LF dos S, Baets BD, Bruno OM. Improving deep neural network random initialization through neuronal rewiring [Internet]. Neurocomputing. 2024 ; 599 128130-1-128130-13 + supplementary data.[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2024.128130
    • Vancouver

      Scabini LF dos S, Baets BD, Bruno OM. Improving deep neural network random initialization through neuronal rewiring [Internet]. Neurocomputing. 2024 ; 599 128130-1-128130-13 + supplementary data.[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2024.128130
  • Source: Journal of Water Process Engineering. Unidade: IFSC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, VISÃO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, TRATAMENTO DE ÁGUA

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

      BORZOOEI, Sina et al. Evaluation of activated sludge settling characteristics from microscopy images with deep convolutional neural networks and transfer learning. Journal of Water Process Engineering, v. 64, p. 105692-1-105692-13, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.jwpe.2024.105692. Acesso em: 14 nov. 2024.
    • APA

      Borzooei, S., Scabini, L., Miranda, G. H. B., Daneshgar, S., Deblieck, L., Bruno, O. M., et al. (2024). Evaluation of activated sludge settling characteristics from microscopy images with deep convolutional neural networks and transfer learning. Journal of Water Process Engineering, 64, 105692-1-105692-13. doi:10.1016/j.jwpe.2024.105692
    • NLM

      Borzooei S, Scabini L, Miranda GHB, Daneshgar S, Deblieck L, Bruno OM, Langhe PD, Baets BD, Nopens I, Torfs E. Evaluation of activated sludge settling characteristics from microscopy images with deep convolutional neural networks and transfer learning [Internet]. Journal of Water Process Engineering. 2024 ; 64 105692-1-105692-13.[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jwpe.2024.105692
    • Vancouver

      Borzooei S, Scabini L, Miranda GHB, Daneshgar S, Deblieck L, Bruno OM, Langhe PD, Baets BD, Nopens I, Torfs E. Evaluation of activated sludge settling characteristics from microscopy images with deep convolutional neural networks and transfer learning [Internet]. Journal of Water Process Engineering. 2024 ; 64 105692-1-105692-13.[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jwpe.2024.105692
  • Source: Proceedings. Conference titles: International Conference on Machine Learning Technologies - ICMLT. Unidade: IFSC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, FÍSICA COMPUTACIONAL, PLANTAS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM

    PrivadoAcesso 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 et al. Deep texture feature aggregation on leaf microscopy images for brazilian plant species recognition. 2024, Anais.. New York: Association for Computing Machinery - ACM, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3674029.3674063. Acesso em: 14 nov. 2024.
    • APA

      Scabini, L. F. dos S., Zielinski, K. M. C., Fares, R. T., Konuk, E., Miranda, G. H. B., Kolb, R. M., et al. (2024). Deep texture feature aggregation on leaf microscopy images for brazilian plant species recognition. In Proceedings. New York: Association for Computing Machinery - ACM. doi:10.1145/3674029.3674063
    • NLM

      Scabini LF dos S, Zielinski KMC, Fares RT, Konuk E, Miranda GHB, Kolb RM, Ribas LC, Bruno OM. Deep texture feature aggregation on leaf microscopy images for brazilian plant species recognition [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3674029.3674063
    • Vancouver

      Scabini LF dos S, Zielinski KMC, Fares RT, Konuk E, Miranda GHB, Kolb RM, Ribas LC, Bruno OM. Deep texture feature aggregation on leaf microscopy images for brazilian plant species recognition [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3674029.3674063
  • Source: Environment and Planning B: urban analytics and city science. Unidades: IME, IFSC

    Subjects: ESPAÇOS VERDES, PROCESSOS DE DIFUSÃO, TEORIA DOS GRAFOS

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

      TOKUDA, Eric Keiji et al. Estimating the effects of urban green regions in terms of diffusion. Environment and Planning B: urban analytics and city science, v. 50, n. 4, p. 1023-1038, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1177/23998083221131572. Acesso em: 14 nov. 2024.
    • APA

      Tokuda, E. K., Arruda, H. F. de, Domingues, G. S., Costa, L. da F., Shibata, F. A. S., Cesar Junior, R. M., & Comin, C. H. (2023). Estimating the effects of urban green regions in terms of diffusion. Environment and Planning B: urban analytics and city science, 50( 4), 1023-1038. doi:10.1177/23998083221131572
    • NLM

      Tokuda EK, Arruda HF de, Domingues GS, Costa L da F, Shibata FAS, Cesar Junior RM, Comin CH. Estimating the effects of urban green regions in terms of diffusion [Internet]. Environment and Planning B: urban analytics and city science. 2023 ; 50( 4): 1023-1038.[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1177/23998083221131572
    • Vancouver

      Tokuda EK, Arruda HF de, Domingues GS, Costa L da F, Shibata FAS, Cesar Junior RM, Comin CH. Estimating the effects of urban green regions in terms of diffusion [Internet]. Environment and Planning B: urban analytics and city science. 2023 ; 50( 4): 1023-1038.[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1177/23998083221131572
  • Source: Machine learning for advanced functional materials. Unidades: IFSC, IQSC

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

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    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: 14 nov. 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 nov. 14 ] 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 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-981-99-0393-1_6
  • Source: Resumos. Conference titles: Simpósio Internacional de Iniciação Científica e Tecnológica da Universidade de São Paulo - SIICUSP. Unidade: IFSC

    Subjects: CRIPTOLOGIA, ALGORITMOS

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    • ABNT

      BORSARI, Nicolas Caldas e BRUNO, Odemir Martinez. Criptografia baseada em caos utilizando mapas de recorrência e autômatos celulares. 2023, Anais.. São Paulo: Universidade de São Paulo - USP, 2023. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/6a8a1ba4-7b46-43f7-aae9-3971eda28b85/3175970.pdf. Acesso em: 14 nov. 2024.
    • APA

      Borsari, N. C., & Bruno, O. M. (2023). Criptografia baseada em caos utilizando mapas de recorrência e autômatos celulares. In Resumos. São Paulo: Universidade de São Paulo - USP. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/6a8a1ba4-7b46-43f7-aae9-3971eda28b85/3175970.pdf
    • NLM

      Borsari NC, Bruno OM. Criptografia baseada em caos utilizando mapas de recorrência e autômatos celulares [Internet]. Resumos. 2023 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/6a8a1ba4-7b46-43f7-aae9-3971eda28b85/3175970.pdf
    • Vancouver

      Borsari NC, Bruno OM. Criptografia baseada em caos utilizando mapas de recorrência e autômatos celulares [Internet]. Resumos. 2023 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/6a8a1ba4-7b46-43f7-aae9-3971eda28b85/3175970.pdf
  • Source: Expert Systems with Applications. Unidade: IFSC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS

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    • ABNT

      CASTRO, Lucas Daniel Chiba de et al. Machine learning and image processing to monitor strain and tensile forces with mechanochromic sensors. Expert Systems with Applications, v. 212, p. 118792-1-118792-7, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.118792. Acesso em: 14 nov. 2024.
    • APA

      Castro, L. D. C. de, Scabini, L. F. dos S., Ribas, L. C., Bruno, O. M., & Oliveira Junior, O. N. de. (2023). Machine learning and image processing to monitor strain and tensile forces with mechanochromic sensors. Expert Systems with Applications, 212, 118792-1-118792-7. doi:10.1016/j.eswa.2022.118792
    • NLM

      Castro LDC de, Scabini LF dos S, Ribas LC, Bruno OM, Oliveira Junior ON de. Machine learning and image processing to monitor strain and tensile forces with mechanochromic sensors [Internet]. Expert Systems with Applications. 2023 ; 212 118792-1-118792-7.[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.118792
    • Vancouver

      Castro LDC de, Scabini LF dos S, Ribas LC, Bruno OM, Oliveira Junior ON de. Machine learning and image processing to monitor strain and tensile forces with mechanochromic sensors [Internet]. Expert Systems with Applications. 2023 ; 212 118792-1-118792-7.[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.118792
  • 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: 14 nov. 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 nov. 14 ] 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 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1806-9126-RBEF-2022-0101
  • Source: Physica A. Unidade: IFSC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, CLUSTERS, MODELAGEM DE DADOS

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      TOKUDA, Eric Keiji e COMIN, Cesar Henrique e COSTA, Luciano da Fontoura. Revisiting agglomerative clustering. Physica A, v. 585, n. Ja 2022, p. 126433-1-126433-17, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.physa.2021.126433. Acesso em: 14 nov. 2024.
    • APA

      Tokuda, E. K., Comin, C. H., & Costa, L. da F. (2022). Revisiting agglomerative clustering. Physica A, 585( Ja 2022), 126433-1-126433-17. doi:10.1016/j.physa.2021.126433
    • NLM

      Tokuda EK, Comin CH, Costa L da F. Revisiting agglomerative clustering [Internet]. Physica A. 2022 ; 585( Ja 2022): 126433-1-126433-17.[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2021.126433
    • Vancouver

      Tokuda EK, Comin CH, Costa L da F. Revisiting agglomerative clustering [Internet]. Physica A. 2022 ; 585( Ja 2022): 126433-1-126433-17.[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2021.126433
  • Source: Revista Brasileira de Ensino de Física. Unidade: IFSC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES

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    • ABNT

      COSTA, Luciano da Fontoura e DOMINGUES, Guilherme Schimidt. Cost-Based approach to complexity: a common denominator?. Revista Brasileira de Ensino de Física, v. 44, p. e20210279-1-e20210279-14, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1590/1806-9126-RBEF-2021-0279. Acesso em: 14 nov. 2024.
    • APA

      Costa, L. da F., & Domingues, G. S. (2022). Cost-Based approach to complexity: a common denominator? Revista Brasileira de Ensino de Física, 44, e20210279-1-e20210279-14. doi:10.1590/1806-9126-RBEF-2021-0279
    • NLM

      Costa L da F, Domingues GS. Cost-Based approach to complexity: a common denominator? [Internet]. Revista Brasileira de Ensino de Física. 2022 ; 44 e20210279-1-e20210279-14.[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1806-9126-RBEF-2021-0279
    • Vancouver

      Costa L da F, Domingues GS. Cost-Based approach to complexity: a common denominator? [Internet]. Revista Brasileira de Ensino de Física. 2022 ; 44 e20210279-1-e20210279-14.[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1806-9126-RBEF-2021-0279
  • Source: Physica A. Unidades: ICMC, IFSC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, RECONHECIMENTO DE TEXTO, TRATAMENTO AUTOMÁTICO DE TEXTOS E DISCURSOS

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

      ARRUDA, Henrique Ferraz de et al. Finding contrasting patterns in rhythmic properties between prose and poetry. Physica A, v. 598, p. 127387-1-127387-13, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.physa.2022.127387. Acesso em: 14 nov. 2024.
    • APA

      Arruda, H. F. de, Reia, S. M., Silva, F. N., Amancio, D. R., & Costa, L. da F. (2022). Finding contrasting patterns in rhythmic properties between prose and poetry. Physica A, 598, 127387-1-127387-13. doi:10.1016/j.physa.2022.127387
    • NLM

      Arruda HF de, Reia SM, Silva FN, Amancio DR, Costa L da F. Finding contrasting patterns in rhythmic properties between prose and poetry [Internet]. Physica A. 2022 ; 598 127387-1-127387-13.[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2022.127387
    • Vancouver

      Arruda HF de, Reia SM, Silva FN, Amancio DR, Costa L da F. Finding contrasting patterns in rhythmic properties between prose and poetry [Internet]. Physica A. 2022 ; 598 127387-1-127387-13.[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2022.127387
  • Source: Anais. Conference titles: Congresso da Sociedade Brasileira de Computação - CSBC. Unidade: IFSC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES

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

      RIBAS, Lucas Correia e BRUNO, Odemir Martinez. Aprendizado de representações e caracterização de redes complexas com aplicações em visão computacional. 2022, Anais.. Porto Alegre: Sociedade Brasileira da Computação - SBC, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.5753/ctd.2022.223252. Acesso em: 14 nov. 2024.
    • APA

      Ribas, L. C., & Bruno, O. M. (2022). Aprendizado de representações e caracterização de redes complexas com aplicações em visão computacional. In Anais. Porto Alegre: Sociedade Brasileira da Computação - SBC. doi:10.5753/ctd.2022.223252
    • NLM

      Ribas LC, Bruno OM. Aprendizado de representações e caracterização de redes complexas com aplicações em visão computacional [Internet]. Anais. 2022 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.5753/ctd.2022.223252
    • Vancouver

      Ribas LC, Bruno OM. Aprendizado de representações e caracterização de redes complexas com aplicações em visão computacional [Internet]. Anais. 2022 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.5753/ctd.2022.223252

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