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  • Artigo de periodico

    A network classification method based on density time evolution patterns extracted from network automata (2024)

    Zielinski, Kallil Miguel Caparroz; Ribas, Lucas Correia ; Machicao, Jeaneth ; Bruno, Odemir Martinez

    Source: Pattern Recognition. Unidades: IFSC, EP

    Subjects: REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL, TEXTURA

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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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: 03 set. 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 set. 03 ] 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 set. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.109946

  • Artigo de periodico

    Learning a complex network representation for shape classification (2024)

    Ribas, Lucas Correia ; Bruno, Odemir Martinez

    Source: Pattern Recognition. Unidade: IFSC

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

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      RIBAS, Lucas Correia e BRUNO, Odemir Martinez. Learning a complex network representation for shape classification. Pattern Recognition, v. 154, p. 110566-1-110566-10 + supplementary data, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2024.110566. Acesso em: 03 set. 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 set. 03 ] 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 set. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2024.110566

  • Trabalho de evento

    Análise e visualização do processo de regionalização do tema Único de Saúde (SUS): uma perspectiva em sistemas complexos (2023)

    Pereira, Gabriely Rangel; Costa, Luciano da Fontoura ; Kon, Fábio

    Source: Anais. Conference titles: Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde - SBCAS. Unidades: IFSC, IME

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

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
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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: 03 set. 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 set. 03 ] 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 set. 03 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2023.229367

  • Artigo de periodico

    RADAM: texture recognition through randomized aggregated encoding of deep activation maps (2023)

    Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Zielinski, Kallil Miguel Caparroz; Ribas, Lucas Correia ; Gonçalves, Wesley Nunes ; Baets, Bernard De ; Bruno, Odemir Martinez

    Source: Pattern Recognition. Unidade: IFSC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL, TEXTURA

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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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: 03 set. 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 set. 03 ] 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 set. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.109802

  • Artigo de periodico

    Text characterization based on recurrence networks (2023)

    Souza, Bárbara Côrtes e ; Silva, Filipi Nascimento ; Arruda, Henrique Ferraz de ; Silva, Giovana Daniele da ; Costa, Luciano da Fontoura ; Amancio, Diego Raphael

    Source: Information Sciences. Unidades: IFSC, ICMC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, GEOMETRIA E MODELAGEM COMPUTACIONAL

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      SOUZA, Bárbara Côrtes e et al. Text characterization based on recurrence networks. Information Sciences, v. 641, p. 119124-1-119124-15, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2023.119124. Acesso em: 03 set. 2024.

    • APA

      Souza, B. C. e, Silva, F. N., Arruda, H. F. de, Silva, G. D. da, Costa, L. da F., & Amancio, D. R. (2023). Text characterization based on recurrence networks. Information Sciences, 641, 119124-1-119124-15. doi:10.1016/j.ins.2023.119124

    • NLM

      Souza BC e, Silva FN, Arruda HF de, Silva GD da, Costa L da F, Amancio DR. Text characterization based on recurrence networks [Internet]. Information Sciences. 2023 ; 641 119124-1-119124-15.[citado 2024 set. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2023.119124

    • Vancouver

      Souza BC e, Silva FN, Arruda HF de, Silva GD da, Costa L da F, Amancio DR. Text characterization based on recurrence networks [Internet]. Information Sciences. 2023 ; 641 119124-1-119124-15.[citado 2024 set. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2023.119124

  • Artigo de periodico

    Exploring ordered patterns in the adjacency matrix for improving machine learning on complex networks (2023)

    Neiva, Mariane Barros ; Bruno, Odemir Martinez

    Source: Physica A. Unidades: IFSC, ICMC

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

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    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: 03 set. 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 set. 03 ] 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 set. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2023.129086

  • Artigo de jornal-dep/entr

    IFSC/USP desenvolve “RADAM”: IA para padrões complexos - Primeira no mundo: Uma IA que treina outra IA. [Depoimento à Rui Sintra] (2023)

    Bruno, Odemir Martinez ; Scabini, Leonardo Felipe dos Santos

    Source: Portal IFSC. Unidade: IFSC

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

    Versão PublicadaAcesso à fonteHow to cite
    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: 03 set. 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 set. 03 ] 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 set. 03 ] 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/

  • Trabalho de evento-resumo

    Aplicação do índice de coincidência na descoberta de vias metabólicas co-expressas (2023)

    Santos, João Paulo Clarindo dos ; Bruno, Odemir Martinez

    Source: Livro de Resumos. Conference titles: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidades: IFSC, ICMC

    Subjects: BIOLOGIA, REDES COMPLEXAS, BIOINFORMÁTICA

    Versão PublicadaHow to cite
    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: 03 set. 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 set. 03 ] 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 set. 03 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/9c25f86d-49d1-4ffb-a943-f4c233daeea6/3178202.pdf

  • Artigo de periodico

    Quantifying the hierarchical adherence of modular documents (2023)

    Benatti, Alexandre ; Brito, Ana Caroline Medeiros ; Amancio, Diego Raphael ; Costa, Luciano da Fontoura

    Source: Journal of Physics : Complexity. Unidades: ICMC, IFSC, IME

    Subjects: REDES COMPLEXAS, PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      BENATTI, Alexandre et al. Quantifying the hierarchical adherence of modular documents. Journal of Physics : Complexity, v. 4, n. 4, p. 045008-01-045008-18, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1088/2632-072X/ad0a9b. Acesso em: 03 set. 2024.

    • APA

      Benatti, A., Brito, A. C. M., Amancio, D. R., & Costa, L. da F. (2023). Quantifying the hierarchical adherence of modular documents. Journal of Physics : Complexity, 4( 4), 045008-01-045008-18. doi:10.1088/2632-072X/ad0a9b

    • NLM

      Benatti A, Brito ACM, Amancio DR, Costa L da F. Quantifying the hierarchical adherence of modular documents [Internet]. Journal of Physics : Complexity. 2023 ; 4( 4): 045008-01-045008-18.[citado 2024 set. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-072X/ad0a9b

    • Vancouver

      Benatti A, Brito ACM, Amancio DR, Costa L da F. Quantifying the hierarchical adherence of modular documents [Internet]. Journal of Physics : Complexity. 2023 ; 4( 4): 045008-01-045008-18.[citado 2024 set. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-072X/ad0a9b

  • Artigo de periodico

    Cross-relation characterization of knowledge networks (2023)

    Tokuda, Eric Keiji ; Lambiotte, Renaud; Costa, Luciano da Fontoura

    Source: European Physical Journal B. Unidades: IFSC, IEA

    Subjects: REDES COMPLEXAS, CONHECIMENTO, 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

      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: 03 set. 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 set. 03 ] 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 set. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1140/epjb/s10051-023-00608-w

  • Artigo de periodico

    Identification of city motifs: a method based on modularity and similarity between hierarchical features of urban networks (2022)

    Domingues, Guilherme Schimidt ; Tokuda, Eric Keiji ; Costa, Luciano da Fontoura

    Source: Journal of Physics: Complexity. Unidade: IFSC

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

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

    • 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: 03 set. 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 set. 03 ] 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 set. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-072X/ac9446

  • Artigo de periodico

    Learning graph representation with randomized neural network for dynamic texture classification (2022)

    Ribas, Lucas Correia ; Sá Júnior, Jarbas Joaci de Mesquita; Manzanera, Antoine ; Bruno, Odemir Martinez

    Source: Applied Soft Computing. Unidades: IFSC, ICMC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, VISÃO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS

    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. Learning graph representation with randomized neural network for dynamic texture classification. Applied Soft Computing, v. 114, n. Ja 2022, p. 108035-1-108035-14, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.108035. Acesso em: 03 set. 2024.

    • APA

      Ribas, L. C., Sá Júnior, J. J. de M., Manzanera, A., & Bruno, O. M. (2022). Learning graph representation with randomized neural network for dynamic texture classification. Applied Soft Computing, 114( Ja 2022), 108035-1-108035-14. doi:10.1016/j.asoc.2021.108035

    • NLM

      Ribas LC, Sá Júnior JJ de M, Manzanera A, Bruno OM. Learning graph representation with randomized neural network for dynamic texture classification [Internet]. Applied Soft Computing. 2022 ; 114( Ja 2022): 108035-1-108035-14.[citado 2024 set. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.108035

    • Vancouver

      Ribas LC, Sá Júnior JJ de M, Manzanera A, Bruno OM. Learning graph representation with randomized neural network for dynamic texture classification [Internet]. Applied Soft Computing. 2022 ; 114( Ja 2022): 108035-1-108035-14.[citado 2024 set. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.108035

  • Artigo de periodico

    Autorrelation and cross-relation of graphs and networks (2022)

    Costa, Luciano da Fontoura

    Source: Journal of Physics: Complexity. Unidade: IFSC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, VISÃO COMPUTACIONAL

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

    • 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: 03 set. 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 set. 03 ] 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 set. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-072X/aca57c

  • Artigo de periodico

    A complex network based approach for knee osteoarthritis detection: data from the Osteoarthritis initiative (2022)

    Ribas, Lucas Correia ; Riad, Rabia ; Jennane, Rachid ; Bruno, Odemir Martinez

    Source: Biomedical Signal Processing and Control. Unidades: IFSC, ICMC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, OSTEOARTRITE DO JOELHO

    Versão AceitaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      RIBAS, Lucas Correia et al. A complex network based approach for knee osteoarthritis detection: data from the Osteoarthritis initiative. Biomedical Signal Processing and Control, v. 222, n. Ja 2022, p. 103133-1-103133-10, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.bspc.2021.103133. Acesso em: 03 set. 2024.

    • APA

      Ribas, L. C., Riad, R., Jennane, R., & Bruno, O. M. (2022). A complex network based approach for knee osteoarthritis detection: data from the Osteoarthritis initiative. Biomedical Signal Processing and Control, 222( Ja 2022), 103133-1-103133-10. doi:10.1016/j.bspc.2021.103133

    • NLM

      Ribas LC, Riad R, Jennane R, Bruno OM. A complex network based approach for knee osteoarthritis detection: data from the Osteoarthritis initiative [Internet]. Biomedical Signal Processing and Control. 2022 ; 222( Ja 2022): 103133-1-103133-10.[citado 2024 set. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.bspc.2021.103133

    • Vancouver

      Ribas LC, Riad R, Jennane R, Bruno OM. A complex network based approach for knee osteoarthritis detection: data from the Osteoarthritis initiative [Internet]. Biomedical Signal Processing and Control. 2022 ; 222( Ja 2022): 103133-1-103133-10.[citado 2024 set. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.bspc.2021.103133

  • Artigo de periodico

    Coincidence complex networks (2022)

    Costa, Luciano da Fontoura

    Source: Journal of Physics: Complexity. Unidade: IFSC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, VISÃO COMPUTACIONAL

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

    • ABNT

      COSTA, Luciano da Fontoura. Coincidence complex networks. Journal of Physics: Complexity, v. 3, n. 1, p. 015012-1-015012-18, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1088/2632-072X/ac54c3. Acesso em: 03 set. 2024.

    • APA

      Costa, L. da F. (2022). Coincidence complex networks. Journal of Physics: Complexity, 3( 1), 015012-1-015012-18. doi:10.1088/2632-072X/ac54c3

    • NLM

      Costa L da F. Coincidence complex networks [Internet]. Journal of Physics: Complexity. 2022 ; 3( 1): 015012-1-015012-18.[citado 2024 set. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-072X/ac54c3

    • Vancouver

      Costa L da F. Coincidence complex networks [Internet]. Journal of Physics: Complexity. 2022 ; 3( 1): 015012-1-015012-18.[citado 2024 set. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-072X/ac54c3

  • Trabalho de evento

    Complex texture features learned by applying randomized neural network on graphs (2022)

    Zielinski, Kallil M. C.; Ribas, Lucas Correia ; Scabini, Leonardo ; Bruno, Odemir Martinez

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

    • 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: 03 set. 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 set. 03 ] 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 set. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IPTA54936.2022.9784123

  • Trabalho de evento

    A complex network approach for fish species recognition based on otolith shape (2022)

    Ribas, Lucas Correia ; Scabini, Leonardo ; Bruno, Odemir Martinez

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

    • ABNT

      RIBAS, Lucas Correia e SCABINI, Leonardo e BRUNO, Odemir Martinez. A complex network approach for fish species recognition based on otolith shape. 2022, Anais.. Piscataway: Institute of Electrical and Electronic Engineers - IEEE, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IPTA54936.2022.9784114. Acesso em: 03 set. 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 set. 03 ] 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 set. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IPTA54936.2022.9784114

  • Artigo de periodico

    On similarity (2022)

    Costa, Luciano da Fontoura

    Source: Physica A. Unidade: IFSC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, GEOMETRIA E MODELAGEM COMPUTACIONAL, FÍSICA MATEMÁTICA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES

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

    • ABNT

      COSTA, Luciano da Fontoura. On similarity. Physica A, v. 599, p. 127456-1- 127456-20, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.physa.2022.127456. Acesso em: 03 set. 2024.

    • APA

      Costa, L. da F. (2022). On similarity. Physica A, 599, 127456-1- 127456-20. doi:10.1016/j.physa.2022.127456

    • NLM

      Costa L da F. On similarity [Internet]. Physica A. 2022 ; 599 127456-1- 127456-20.[citado 2024 set. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2022.127456

    • Vancouver

      Costa L da F. On similarity [Internet]. Physica A. 2022 ; 599 127456-1- 127456-20.[citado 2024 set. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2022.127456

  • Trabalho de evento-anais periodico

    Deep topological embedding with convolutional neural networks for complex network classification (2022)

    Scabini, Leonardo ; Ribas, Lucas; Eraldo  Ribeiro; Bruno, Odemir Martinez

    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: 03 set. 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 set. 03 ] 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 set. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-97240-0_5

  • Artigo de periodico

    A similarity approach to cities and features (2022)

    Costa, Luciano da Fontoura ; Tokuda, Eric Keiji

    Source: European Physical Journal B. Unidade: IFSC

    Subjects: TOPOLOGIA, REDES COMPLEXAS

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

    • ABNT

      COSTA, Luciano da Fontoura e TOKUDA, Eric Keiji. A similarity approach to cities and features. European Physical Journal B, v. 95, n. 9, p. 155-1-155-14, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1140/epjb/s10051-022-00420-y. Acesso em: 03 set. 2024.

    • APA

      Costa, L. da F., & Tokuda, E. K. (2022). A similarity approach to cities and features. European Physical Journal B, 95( 9), 155-1-155-14. doi:10.1140/epjb/s10051-022-00420-y

    • NLM

      Costa L da F, Tokuda EK. A similarity approach to cities and features [Internet]. European Physical Journal B. 2022 ; 95( 9): 155-1-155-14.[citado 2024 set. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1140/epjb/s10051-022-00420-y

    • Vancouver

      Costa L da F, Tokuda EK. A similarity approach to cities and features [Internet]. European Physical Journal B. 2022 ; 95( 9): 155-1-155-14.[citado 2024 set. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1140/epjb/s10051-022-00420-y

1 - 20 (198 records)

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