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  • Source: Chaos, Solitons and Fractals. Unidade: IFSC

    Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, FRACTAIS, FÍSICA COMPUTACIONAL, REDES COMPLEXAS

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    • ABNT

      BENATTI, Alexandre e COSTA, Luciano da Fontoura. On the transient and equilibrium features of growing fractal complex networks. Chaos, Solitons and Fractals, v. 183, p. 114904-1-114904-7, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2024.114904. Acesso em: 31 maio 2024.
    • APA

      Benatti, A., & Costa, L. da F. (2024). On the transient and equilibrium features of growing fractal complex networks. Chaos, Solitons and Fractals, 183, 114904-1-114904-7. doi:10.1016/j.chaos.2024.114904
    • NLM

      Benatti A, Costa L da F. On the transient and equilibrium features of growing fractal complex networks [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2024 ; 183 114904-1-114904-7.[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2024.114904
    • Vancouver

      Benatti A, Costa L da F. On the transient and equilibrium features of growing fractal complex networks [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2024 ; 183 114904-1-114904-7.[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2024.114904
  • Source: Physica A. Unidades: IFSC, ICMC

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

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    • 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: 31 maio 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 maio 31 ] 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 maio 31 ] 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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    • 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: 31 maio 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 maio 31 ] 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 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10044-024-01230-x
  • Source: Environment and Planning B: urban analytics and city science. Unidades: IME, IFSC

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

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    • 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: 31 maio 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 maio 31 ] 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 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.1177/23998083221131572
  • 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: 31 maio 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 maio 31 ] 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 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.118792
  • Source: Physica A. Unidade: IFSC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, CLUSTERS, MODELAGEM DE DADOS

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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • 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: 31 maio 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 maio 31 ] 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 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2021.126433
  • 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: 31 maio 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 maio 31 ] 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 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1806-9126-RBEF-2022-0101
  • Source: Revista Brasileira de Ensino de Física. Unidade: IFSC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES

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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • 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: 31 maio 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 maio 31 ] 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 maio 31 ] 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: 31 maio 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 maio 31 ] 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 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2022.127387
  • Source: Information Sciences. Unidade: IFSC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, GEOMETRIA E MODELAGEM COMPUTACIONAL

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

      ARRUDA, Henrique Ferraz de et al. Modelling how social network algorithms can influence opinion polarization. Information Sciences, v. 588, p. 265-278 , 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2021.12.069. Acesso em: 31 maio 2024.
    • APA

      Arruda, H. F. de, Cardoso, F. M., Arruda, G. F. de, Hernández, A. R., Costa, L. da F., & Moreno, Y. (2022). Modelling how social network algorithms can influence opinion polarization. Information Sciences, 588, 265-278 . doi:10.1016/j.ins.2021.12.069
    • NLM

      Arruda HF de, Cardoso FM, Arruda GF de, Hernández AR, Costa L da F, Moreno Y. Modelling how social network algorithms can influence opinion polarization [Internet]. Information Sciences. 2022 ; 588 265-278 .[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2021.12.069
    • Vancouver

      Arruda HF de, Cardoso FM, Arruda GF de, Hernández AR, Costa L da F, Moreno Y. Modelling how social network algorithms can influence opinion polarization [Internet]. Information Sciences. 2022 ; 588 265-278 .[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2021.12.069
  • Source: Physica A. Unidade: IFSC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, MODELAGEM DE DADOS

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

      CUNHA, Éverton Fernandes da e COSTA, Luciano da Fontoura. On hypercomplex networks. Physica A, v. 591, p. 126714-1-126714-9, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.physa.2021.126714. Acesso em: 31 maio 2024.
    • APA

      Cunha, É. F. da, & Costa, L. da F. (2022). On hypercomplex networks. Physica A, 591, 126714-1-126714-9. doi:10.1016/j.physa.2021.126714
    • NLM

      Cunha ÉF da, Costa L da F. On hypercomplex networks [Internet]. Physica A. 2022 ; 591 126714-1-126714-9.[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2021.126714
    • Vancouver

      Cunha ÉF da, Costa L da F. On hypercomplex networks [Internet]. Physica A. 2022 ; 591 126714-1-126714-9.[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2021.126714
  • Source: Talanta. Unidades: IFSC, ICMC

    Subjects: CELULOSE, SENSORES BIOMÉDICOS, BIOMARCADORES, NEOPLASIAS PROSTÁTICAS

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

      RODRIGUES, Valquiria Cruz et al. Electrochemical and optical detection and machine learning applied to images of genosensors for diagnosis of prostate cancer with the biomarker PCA3. Talanta, v. 222, n. Ja 2021, p. 121444-1-121444-10, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.talanta.2020.121444. Acesso em: 31 maio 2024.
    • APA

      Rodrigues, V. C., Soares, J. C., Soares, A. C., Braz, D. C., Melendez, M. E., Ribas, L. C., et al. (2021). Electrochemical and optical detection and machine learning applied to images of genosensors for diagnosis of prostate cancer with the biomarker PCA3. Talanta, 222( Ja 2021), 121444-1-121444-10. doi:10.1016/j.talanta.2020.121444
    • NLM

      Rodrigues VC, Soares JC, Soares AC, Braz DC, Melendez ME, Ribas LC, Scabini LF dos S, Bruno OM, Carvalho AL, Reis RM, Sanfelice RC, Oliveira Junior ON de. Electrochemical and optical detection and machine learning applied to images of genosensors for diagnosis of prostate cancer with the biomarker PCA3 [Internet]. Talanta. 2021 ; 222( Ja 2021): 121444-1-121444-10.[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.talanta.2020.121444
    • Vancouver

      Rodrigues VC, Soares JC, Soares AC, Braz DC, Melendez ME, Ribas LC, Scabini LF dos S, Bruno OM, Carvalho AL, Reis RM, Sanfelice RC, Oliveira Junior ON de. Electrochemical and optical detection and machine learning applied to images of genosensors for diagnosis of prostate cancer with the biomarker PCA3 [Internet]. Talanta. 2021 ; 222( Ja 2021): 121444-1-121444-10.[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.talanta.2020.121444
  • Source: Journal of Physics: Complexity. Unidade: IFSC

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

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
    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: 31 maio 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 maio 31 ] 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 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-072X/abe561
  • Source: Physica A. Unidades: IFSC, ICMC

    Subjects: SURTOS DE DOENÇAS, CORONAVIRUS, AUTÔMATOS CELULARES, MODELOS EPIDEMIOLOGICOS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, CLASSIFICAÇÃO

    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 et al. Social interaction layers in complex networks for the dynamical epidemic modeling of COVID-19 in Brazil. Physica A, v. 564, p. 125498-1-125498-14, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.physa.2020.125498. Acesso em: 31 maio 2024.
    • APA

      Scabini, L. F. dos S., Ribas, L. C., Neiva, M. B., Bispo Junior, A. G., Farfan, A. J. F., & Bruno, O. M. (2021). Social interaction layers in complex networks for the dynamical epidemic modeling of COVID-19 in Brazil. Physica A, 564, 125498-1-125498-14. doi:10.1016/j.physa.2020.125498
    • NLM

      Scabini LF dos S, Ribas LC, Neiva MB, Bispo Junior AG, Farfan AJF, Bruno OM. Social interaction layers in complex networks for the dynamical epidemic modeling of COVID-19 in Brazil [Internet]. Physica A. 2021 ; 564 125498-1-125498-14.[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2020.125498
    • Vancouver

      Scabini LF dos S, Ribas LC, Neiva MB, Bispo Junior AG, Farfan AJF, Bruno OM. Social interaction layers in complex networks for the dynamical epidemic modeling of COVID-19 in Brazil [Internet]. Physica A. 2021 ; 564 125498-1-125498-14.[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2020.125498
  • Source: Physica A. Unidade: IFSC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, MECÂNICA ESTATÍSTICA, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, INTERNET

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

      BENATTI, Alexandre et al. Enriching and analyzing small citation networks: a case study on transistor's history. Physica A, v. 573, p. 125901-1-125901-13, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.physa.2021.125901. Acesso em: 31 maio 2024.
    • APA

      Benatti, A., Arruda, H. F. de, Silva, F. N., & Costa, L. da F. (2021). Enriching and analyzing small citation networks: a case study on transistor's history. Physica A, 573, 125901-1-125901-13. doi:10.1016/j.physa.2021.125901
    • NLM

      Benatti A, Arruda HF de, Silva FN, Costa L da F. Enriching and analyzing small citation networks: a case study on transistor's history [Internet]. Physica A. 2021 ; 573 125901-1-125901-13.[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2021.125901
    • Vancouver

      Benatti A, Arruda HF de, Silva FN, Costa L da F. Enriching and analyzing small citation networks: a case study on transistor's history [Internet]. Physica A. 2021 ; 573 125901-1-125901-13.[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2021.125901
  • Source: Journal of Statistical Mechanics. Unidade: IFSC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, VISÃO COMPUTACIONAL

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      BENATTI, Alexandre et al. Opinion diversity and social bubbles in adaptive Sznajd networks. Journal of Statistical Mechanics, v. 2020, n. 2, p. 023407-1-023407-16, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1088/1742-5468/ab6de3. Acesso em: 31 maio 2024.
    • APA

      Benatti, A., Arruda, H. F. de, Silva, F. N., Comin, C. H., & Costa, L. da F. (2020). Opinion diversity and social bubbles in adaptive Sznajd networks. Journal of Statistical Mechanics, 2020( 2), 023407-1-023407-16. doi:10.1088/1742-5468/ab6de3
    • NLM

      Benatti A, Arruda HF de, Silva FN, Comin CH, Costa L da F. Opinion diversity and social bubbles in adaptive Sznajd networks [Internet]. Journal of Statistical Mechanics. 2020 ; 2020( 2): 023407-1-023407-16.[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.1088/1742-5468/ab6de3
    • Vancouver

      Benatti A, Arruda HF de, Silva FN, Comin CH, Costa L da F. Opinion diversity and social bubbles in adaptive Sznajd networks [Internet]. Journal of Statistical Mechanics. 2020 ; 2020( 2): 023407-1-023407-16.[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.1088/1742-5468/ab6de3
  • Source: Physical Review E. Unidades: ICMC, IFSC

    Subjects: MATRIZES, MATEMÁTICA APLICADA, REDES COMPLEXAS

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      PERON, Thomas Kauê Dal'Maso et al. Spacing ratio characterization of the spectra of directed random networks. Physical Review E, v. 102, n. 6, p. 062305-1-062305-9, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1103/PhysRevE.102.062305. Acesso em: 31 maio 2024.
    • APA

      Peron, T. K. D. 'M., Resende, B. M. F. de, Rodrigues, F. A., Costa, L. da F., & Méndez-Bermúdez, J. A. (2020). Spacing ratio characterization of the spectra of directed random networks. Physical Review E, 102( 6), 062305-1-062305-9. doi:10.1103/PhysRevE.102.062305
    • NLM

      Peron TKD'M, Resende BMF de, Rodrigues FA, Costa L da F, Méndez-Bermúdez JA. Spacing ratio characterization of the spectra of directed random networks [Internet]. Physical Review E. 2020 ; 102( 6): 062305-1-062305-9.[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.1103/PhysRevE.102.062305
    • Vancouver

      Peron TKD'M, Resende BMF de, Rodrigues FA, Costa L da F, Méndez-Bermúdez JA. Spacing ratio characterization of the spectra of directed random networks [Internet]. Physical Review E. 2020 ; 102( 6): 062305-1-062305-9.[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.1103/PhysRevE.102.062305
  • Source: Information Sciences. Unidades: IFSC, ICMC

    Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, REDES COMPLEXAS

    Versão AceitaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      RIBAS, Lucas Correia e MACHICAO, Jeaneth e BRUNO, Odemir Martinez. Life-like network automata descriptor based on binary patterns for network classification. Information Sciences, v. 55, p. 156-168, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.09.063. Acesso em: 31 maio 2024.
    • APA

      Ribas, L. C., Machicao, J., & Bruno, O. M. (2020). Life-like network automata descriptor based on binary patterns for network classification. Information Sciences, 55, 156-168. doi:10.1016/j.ins.2019.09.063
    • NLM

      Ribas LC, Machicao J, Bruno OM. Life-like network automata descriptor based on binary patterns for network classification [Internet]. Information Sciences. 2020 ; 55 156-168.[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.09.063
    • Vancouver

      Ribas LC, Machicao J, Bruno OM. Life-like network automata descriptor based on binary patterns for network classification [Internet]. Information Sciences. 2020 ; 55 156-168.[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.09.063
  • Source: Chaos. Unidade: IFSC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, TRANSFORMADA DE LAPLACE, PROCESSOS ESTOCÁSTICOS

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

      RESENDE, Bruno Messias Farias de e COSTA, Luciano da Fontoura. Characterization and comparison of large directed networks through the spectra of the magnetic Laplacian. Chaos, v. 30, n. 7, p. 073141-1-073141-8, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1063/5.0006891. Acesso em: 31 maio 2024.
    • APA

      Resende, B. M. F. de, & Costa, L. da F. (2020). Characterization and comparison of large directed networks through the spectra of the magnetic Laplacian. Chaos, 30( 7), 073141-1-073141-8. doi:10.1063/5.0006891
    • NLM

      Resende BMF de, Costa L da F. Characterization and comparison of large directed networks through the spectra of the magnetic Laplacian [Internet]. Chaos. 2020 ; 30( 7): 073141-1-073141-8.[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.1063/5.0006891
    • Vancouver

      Resende BMF de, Costa L da F. Characterization and comparison of large directed networks through the spectra of the magnetic Laplacian [Internet]. Chaos. 2020 ; 30( 7): 073141-1-073141-8.[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.1063/5.0006891
  • Source: Multidimensional Systems and Signal Processing. Unidade: IFSC

    Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, FRACTAIS, TEXTURA

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    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 Ricardo e BRUNO, Odemir Martinez. Randomized neural network based signature for color texture classification prism dimension. Multidimensional Systems and Signal Processing, v. 30, n. 3, p. 1171-1186, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s11045-018-0600-6. Acesso em: 31 maio 2024.
    • APA

      Sá Junior, J. J. de M., Backes, A. R., & Bruno, O. M. (2019). Randomized neural network based signature for color texture classification prism dimension. Multidimensional Systems and Signal Processing, 30( 3), 1171-1186. doi:10.1007/s11045-018-0600-6
    • NLM

      Sá Junior JJ de M, Backes AR, Bruno OM. Randomized neural network based signature for color texture classification prism dimension [Internet]. Multidimensional Systems and Signal Processing. 2019 ; 30( 3): 1171-1186.[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11045-018-0600-6
    • Vancouver

      Sá Junior JJ de M, Backes AR, Bruno OM. Randomized neural network based signature for color texture classification prism dimension [Internet]. Multidimensional Systems and Signal Processing. 2019 ; 30( 3): 1171-1186.[citado 2024 maio 31 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11045-018-0600-6

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