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  • Source: Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Conference titles: Cellular Automata for Research and Industry - ACRI. Unidade: IFSC

    Subjects: FÍSICA COMPUTACIONAL, SIMULAÇÃO, REDES NEURAIS

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    • ABNT

      ROLLIER, Michiel et al. Efficient simulation of non-uniform cellular automata with a convolutional neural network. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Cham: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-71552-5_11. Acesso em: 03 nov. 2024. , 2024
    • APA

      Rollier, M., Daly, A. J., Bruno, O. M., & Baetens, J. M. (2024). Efficient simulation of non-uniform cellular automata with a convolutional neural network. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Cham: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. doi:10.1007/978-3-031-71552-5_11
    • NLM

      Rollier M, Daly AJ, Bruno OM, Baetens JM. Efficient simulation of non-uniform cellular automata with a convolutional neural network [Internet]. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. 2024 ; 14978 121-131.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-71552-5_11
    • Vancouver

      Rollier M, Daly AJ, Bruno OM, Baetens JM. Efficient simulation of non-uniform cellular automata with a convolutional neural network [Internet]. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. 2024 ; 14978 121-131.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-71552-5_11
  • Source: Chaos, Solitons and Fractals. Unidade: IFSC

    Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ÓRBITA, FÍSICA COMPUTACIONAL

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    • ABNT

      ALVARENGA, João Pedro do Valle e BRUNO, Odemir Martinez. Dynamics and patterns of the least significant digits of the infinite-arithmetic precision logistic map orbits. Chaos, Solitons and Fractals, v. 180, p. 114488-1-114488-9, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2024.114488. Acesso em: 03 nov. 2024.
    • APA

      Alvarenga, J. P. do V., & Bruno, O. M. (2024). Dynamics and patterns of the least significant digits of the infinite-arithmetic precision logistic map orbits. Chaos, Solitons and Fractals, 180, 114488-1-114488-9. doi:10.1016/j.chaos.2024.114488
    • NLM

      Alvarenga JP do V, Bruno OM. Dynamics and patterns of the least significant digits of the infinite-arithmetic precision logistic map orbits [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2024 ; 180 114488-1-114488-9.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2024.114488
    • Vancouver

      Alvarenga JP do V, Bruno OM. Dynamics and patterns of the least significant digits of the infinite-arithmetic precision logistic map orbits [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2024 ; 180 114488-1-114488-9.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2024.114488
  • 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: 03 nov. 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 nov. 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 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.109946
  • Source: Pattern Recognition. Unidade: IFSC

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

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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 nov. 2024.
    • APA

      Ribas, L. C., & Bruno, O. M. (2024). Learning a complex network representation for shape classification. Pattern Recognition, 154, 110566-1-110566-10 + supplementary data. doi:10.1016/j.patcog.2024.110566
    • NLM

      Ribas LC, Bruno OM. Learning a complex network representation for shape classification [Internet]. Pattern Recognition. 2024 ; 154 110566-1-110566-10 + supplementary data.[citado 2024 nov. 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 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2024.110566
  • Source: Physica A. Unidade: IFSC

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

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    • ABNT

      COSTA, Luciano da Fontoura. Multiset neurons. Physica A, v. 609, n. Ja 2023, p. 128318-1-128318-34, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.physa.2022.128318. Acesso em: 03 nov. 2024.
    • APA

      Costa, L. da F. (2023). Multiset neurons. Physica A, 609( Ja 2023), 128318-1-128318-34. doi:10.1016/j.physa.2022.128318
    • NLM

      Costa L da F. Multiset neurons [Internet]. Physica A. 2023 ; 609( Ja 2023): 128318-1-128318-34.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2022.128318
    • Vancouver

      Costa L da F. Multiset neurons [Internet]. Physica A. 2023 ; 609( Ja 2023): 128318-1-128318-34.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2022.128318
  • Source: Chaos, Solitons and Fractals. Unidades: IFSC, ICMC

    Subjects: COMPLEXIDADE, CIÊNCIAS SOCIAIS, MÉTODOS MCMC, CADEIAS DE MARKOV

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    • ABNT

      SILVA, Paulo Cesar Ventura da et al. A Markov chain for metapopulations of small sizes with attraction landscape. Chaos, Solitons and Fractals, v. 167, p. 113003-1-113003-8, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2022.113003. Acesso em: 03 nov. 2024.
    • APA

      Silva, P. C. V. da, Tokuda, E. K., Costa, L. da F., & Rodrigues, F. A. (2023). A Markov chain for metapopulations of small sizes with attraction landscape. Chaos, Solitons and Fractals, 167, 113003-1-113003-8. doi:10.1016/j.chaos.2022.113003
    • NLM

      Silva PCV da, Tokuda EK, Costa L da F, Rodrigues FA. A Markov chain for metapopulations of small sizes with attraction landscape [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2023 ; 167 113003-1-113003-8.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2022.113003
    • Vancouver

      Silva PCV da, Tokuda EK, Costa L da F, Rodrigues FA. A Markov chain for metapopulations of small sizes with attraction landscape [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2023 ; 167 113003-1-113003-8.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2022.113003
  • Source: Pattern Recognition. Unidade: IFSC

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

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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • 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 nov. 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 nov. 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 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.109802
  • Source: Nature Communications. Unidade: IFSC

    Subjects: NEUROCIÊNCIAS, CÉREBRO, REDES NEURAIS

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

      FREITAS-ANDRADE, Moises et al. Astroglial Hmgb1 regulates postnatal astrocyte morphogenesis and cerebrovascular maturation. Nature Communications, v. 14, p. 4965-1-4965-20 + supplementary information, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1038/s41467-023-40682-3. Acesso em: 03 nov. 2024.
    • APA

      Freitas-Andrade, M., Comin, C. H., Van Dyken, P., Ouellette, J., Raman-Nair, J., Blakeley, N., et al. (2023). Astroglial Hmgb1 regulates postnatal astrocyte morphogenesis and cerebrovascular maturation. Nature Communications, 14, 4965-1-4965-20 + supplementary information. doi:10.1038/s41467-023-40682-3
    • NLM

      Freitas-Andrade M, Comin CH, Van Dyken P, Ouellette J, Raman-Nair J, Blakeley N, Liu QY, Leclerc S, Pan Y, Liu Z, Carrier M, Thakur K, Savard A, Rurak GM, Tremblay M-È, Salmaso N, Costa L da F, Coppola G, Lacoste B. Astroglial Hmgb1 regulates postnatal astrocyte morphogenesis and cerebrovascular maturation [Internet]. Nature Communications. 2023 ; 14 4965-1-4965-20 + supplementary information.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41467-023-40682-3
    • Vancouver

      Freitas-Andrade M, Comin CH, Van Dyken P, Ouellette J, Raman-Nair J, Blakeley N, Liu QY, Leclerc S, Pan Y, Liu Z, Carrier M, Thakur K, Savard A, Rurak GM, Tremblay M-È, Salmaso N, Costa L da F, Coppola G, Lacoste B. Astroglial Hmgb1 regulates postnatal astrocyte morphogenesis and cerebrovascular maturation [Internet]. Nature Communications. 2023 ; 14 4965-1-4965-20 + supplementary information.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41467-023-40682-3
  • Source: Physica A. Unidades: IFSC, ICMC

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

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    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 nov. 2024.
    • APA

      Neiva, M. B., & Bruno, O. M. (2023). Exploring ordered patterns in the adjacency matrix for improving machine learning on complex networks. Physica A, 626, 129086-1-129086-11. doi:10.1016/j.physa.2023.129086
    • NLM

      Neiva MB, Bruno OM. Exploring ordered patterns in the adjacency matrix for improving machine learning on complex networks [Internet]. Physica A. 2023 ; 626 129086-1-129086-11.[citado 2024 nov. 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 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2023.129086
  • Source: Information Sciences. Unidades: IFSC, ICMC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, GEOMETRIA E MODELAGEM COMPUTACIONAL

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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • 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 nov. 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 nov. 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 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2023.119124
  • Source: Journal of Physics : Complexity. Unidades: ICMC, IFSC, IME

    Subjects: REDES COMPLEXAS, PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • 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 nov. 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 nov. 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 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-072X/ad0a9b
  • Source: Journal of Physics A. Unidade: IFSC

    Subjects: SIMETRIA, ESTRUTURAS ORDENADAS

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

      BENATTI, Alexandre e COSTA, Luciano da Fontoura. Recovering hierarchies in terms of content similarity. Journal of Physics A, v. 56, n. 24, p. 245003-1-245003-20, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1088/1751-8121/acd3c7. Acesso em: 03 nov. 2024.
    • APA

      Benatti, A., & Costa, L. da F. (2023). Recovering hierarchies in terms of content similarity. Journal of Physics A, 56( 24), 245003-1-245003-20. doi:10.1088/1751-8121/acd3c7
    • NLM

      Benatti A, Costa L da F. Recovering hierarchies in terms of content similarity [Internet]. Journal of Physics A. 2023 ; 56( 24): 245003-1-245003-20.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1088/1751-8121/acd3c7
    • Vancouver

      Benatti A, Costa L da F. Recovering hierarchies in terms of content similarity [Internet]. Journal of Physics A. 2023 ; 56( 24): 245003-1-245003-20.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1088/1751-8121/acd3c7
  • 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 nov. 2024.
    • APA

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

      Tokuda EK, Lambiotte R, Costa L da F. Cross-relation characterization of knowledge networks [Internet]. European Physical Journal B. 2023 ; No 2023( 11): 144-1-144-19.[citado 2024 nov. 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 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1140/epjb/s10051-023-00608-w
  • Source: Physica A. Unidade: IFSC

    Subjects: CITAÇÃO BIBLIOGRÁFICA, CIÊNCIA, COMUNICAÇÃO CIENTÍFICA

    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. On the stability of citation networks. Physica A, v. 610, n. Ja 2023, p. 128399-1-128399-14 + supplementary data, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.physa.2022.128399. Acesso em: 03 nov. 2024.
    • APA

      Benatti, A., Arruda, H. F. de, Silva, F. N., Comin, C. H., & Costa, L. da F. (2023). On the stability of citation networks. Physica A, 610( Ja 2023), 128399-1-128399-14 + supplementary data. doi:10.1016/j.physa.2022.128399
    • NLM

      Benatti A, Arruda HF de, Silva FN, Comin CH, Costa L da F. On the stability of citation networks [Internet]. Physica A. 2023 ; 610( Ja 2023): 128399-1-128399-14 + supplementary data.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2022.128399
    • Vancouver

      Benatti A, Arruda HF de, Silva FN, Comin CH, Costa L da F. On the stability of citation networks [Internet]. Physica A. 2023 ; 610( Ja 2023): 128399-1-128399-14 + supplementary data.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2022.128399
  • 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 nov. 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 nov. 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 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.108035
  • Source: Journal of Statistical Mechanics. Unidade: IFSC

    Assunto: VISÃO COMPUTACIONAL

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      TOKUDA, Eric Keiji e COMIN, Cesar H. e COSTA, Luciano da Fontoura. Impact of the topology of urban streets on mobility optimization. Journal of Statistical Mechanics, v. 2022, p. 103204-1-103204-21, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1088/1742-5468/ac9471. Acesso em: 03 nov. 2024.
    • APA

      Tokuda, E. K., Comin, C. H., & Costa, L. da F. (2022). Impact of the topology of urban streets on mobility optimization. Journal of Statistical Mechanics, 2022, 103204-1-103204-21. doi:10.1088/1742-5468/ac9471
    • NLM

      Tokuda EK, Comin CH, Costa L da F. Impact of the topology of urban streets on mobility optimization [Internet]. Journal of Statistical Mechanics. 2022 ; 2022 103204-1-103204-21.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1088/1742-5468/ac9471
    • Vancouver

      Tokuda EK, Comin CH, Costa L da F. Impact of the topology of urban streets on mobility optimization [Internet]. Journal of Statistical Mechanics. 2022 ; 2022 103204-1-103204-21.[citado 2024 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1088/1742-5468/ac9471
  • 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 nov. 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 nov. 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 nov. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-072X/ac9446

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