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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: 18 ago. 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 ago. 18 ] 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 ago. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.109946
  • 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: 18 ago. 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 ago. 18 ] 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 ago. 18 ] 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: 18 ago. 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 ago. 18 ] 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 ago. 18 ] 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: Complexity. Unidade: IFSC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, VISÃO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, CIDADES

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    • 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: 18 ago. 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 ago. 18 ] 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 ago. 18 ] 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, IMAGEM DIGITAL (ANÁLISE), RECONHECIMENTO DE IMAGEM, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, TEXTURA (ANÁLISE), INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • 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: 18 ago. 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 ago. 18 ] 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 ago. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IPTA54936.2022.9784123
  • 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

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • 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: 18 ago. 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 ago. 18 ] 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 ago. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IPTA54936.2022.9784114
  • 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: 18 ago. 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 ago. 18 ] 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 ago. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-97240-0_5
  • Source: Proceedings. Conference titles: International Conference On Scientometrics & Informetrics. Unidade: IFSC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, CITAÇÃO BIBLIOGRÁFICA

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

      BENATTI, Alexandre et al. Robustness of citation networks retrieved from queries. 2021, Anais.. Leuven: International Society for Scientometrics and Informetrics - ISSI, 2021. Disponível em: https://issi2021.org/proceedings/. Acesso em: 18 ago. 2024.
    • APA

      Benatti, A., Arruda, H. F. de, Comin, C. H., Silva, F. N., & Costa, L. da F. (2021). Robustness of citation networks retrieved from queries. In Proceedings. Leuven: International Society for Scientometrics and Informetrics - ISSI. Recuperado de https://issi2021.org/proceedings/
    • NLM

      Benatti A, Arruda HF de, Comin CH, Silva FN, Costa L da F. Robustness of citation networks retrieved from queries [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2024 ago. 18 ] Available from: https://issi2021.org/proceedings/
    • Vancouver

      Benatti A, Arruda HF de, Comin CH, Silva FN, Costa L da F. Robustness of citation networks retrieved from queries [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2024 ago. 18 ] Available from: https://issi2021.org/proceedings/
  • Source: Journal of Physics: Complexity. Unidade: IFSC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, VISÃO COMPUTACIONAL, OPINIÃO PÚBLICA (PSICOLOGIA), TOPOLOGIA EM COMPUTAÇÃO

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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. Contrarian effects and echo chamber formation in opinion dynamics. Journal of Physics: Complexity, v. 2, n. 2, p. 025010-1-025010-12, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1088/2632-072X/abe561. Acesso em: 18 ago. 2024.
    • APA

      Arruda, H. F. de, Benatti, A., Silva, F. N., Comin, C. H., & Costa, L. da F. (2021). Contrarian effects and echo chamber formation in opinion dynamics. Journal of Physics: Complexity, 2( 2), 025010-1-025010-12. doi:10.1088/2632-072X/abe561
    • NLM

      Arruda HF de, Benatti A, Silva FN, Comin CH, Costa L da F. Contrarian effects and echo chamber formation in opinion dynamics [Internet]. Journal of Physics: Complexity. 2021 ; 2( 2): 025010-1-025010-12.[citado 2024 ago. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-072X/abe561
    • Vancouver

      Arruda HF de, Benatti A, Silva FN, Comin CH, Costa L da F. Contrarian effects and echo chamber formation in opinion dynamics [Internet]. Journal of Physics: Complexity. 2021 ; 2( 2): 025010-1-025010-12.[citado 2024 ago. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-072X/abe561
  • Source: Livro de Resumos. Conference titles: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidade: IFSC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, CLUSTERS

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

      FONSECA, Matheus da Silva et al. Identificando as fronteiras da física. 2021, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2021. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/3120831d-06d3-4b18-9356-b5bec1b177f6/3056589.pdf. Acesso em: 18 ago. 2024.
    • APA

      Fonseca, M. da S., Costa, L. da F., Benatti, A., & Arruda, H. F. de. (2021). Identificando as fronteiras da física. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/3120831d-06d3-4b18-9356-b5bec1b177f6/3056589.pdf
    • NLM

      Fonseca M da S, Costa L da F, Benatti A, Arruda HF de. Identificando as fronteiras da física [Internet]. Livro de Resumos. 2021 ;[citado 2024 ago. 18 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/3120831d-06d3-4b18-9356-b5bec1b177f6/3056589.pdf
    • Vancouver

      Fonseca M da S, Costa L da F, Benatti A, Arruda HF de. Identificando as fronteiras da física [Internet]. Livro de Resumos. 2021 ;[citado 2024 ago. 18 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/3120831d-06d3-4b18-9356-b5bec1b177f6/3056589.pdf
  • 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: 18 ago. 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 ago. 18 ] 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 ago. 18 ] 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: 18 ago. 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 ago. 18 ] 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 ago. 18 ] 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: 18 ago. 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 ago. 18 ] 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 ago. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2019.107189

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