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  • Source: Neural Computing and Applications. Unidade: ICMC

    Subjects: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ACÚSTICA, MONITORAMENTO AMBIENTAL, PÁSSAROS, ANURA

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    • ABNT

      DIAS, Fabio Felix e PONTI, Moacir Antonelli e MINGHIM, Rosane. A classification and quantification approach to generate features in soundscape ecology using neural networks. Neural Computing and Applications, v. 34, n. 3, p. 1923-1937, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00521-021-06501-w. Acesso em: 14 nov. 2024.
    • APA

      Dias, F. F., Ponti, M. A., & Minghim, R. (2022). A classification and quantification approach to generate features in soundscape ecology using neural networks. Neural Computing and Applications, 34( 3), 1923-1937. doi:10.1007/s00521-021-06501-w
    • NLM

      Dias FF, Ponti MA, Minghim R. A classification and quantification approach to generate features in soundscape ecology using neural networks [Internet]. Neural Computing and Applications. 2022 ; 34( 3): 1923-1937.[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00521-021-06501-w
    • Vancouver

      Dias FF, Ponti MA, Minghim R. A classification and quantification approach to generate features in soundscape ecology using neural networks [Internet]. Neural Computing and Applications. 2022 ; 34( 3): 1923-1937.[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00521-021-06501-w
  • Source: Applied Sciences. Unidade: ICMC

    Subjects: DESCOBERTA DE CONHECIMENTO, VISUALIZAÇÃO

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    • ABNT

      ORTIGOSSA, Evandro Scudeleti e DIAS, Fabio Felix e NASCIMENTO, Diego Carvalho do. Getting over high-dimensionality: how multidimensional projection methods can assist data science. Applied Sciences, v. 12, n. 13, p. 1-36, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/app12136799. Acesso em: 14 nov. 2024.
    • APA

      Ortigossa, E. S., Dias, F. F., & Nascimento, D. C. do. (2022). Getting over high-dimensionality: how multidimensional projection methods can assist data science. Applied Sciences, 12( 13), 1-36. doi:10.3390/app12136799
    • NLM

      Ortigossa ES, Dias FF, Nascimento DC do. Getting over high-dimensionality: how multidimensional projection methods can assist data science [Internet]. Applied Sciences. 2022 ; 12( 13): 1-36.[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.3390/app12136799
    • Vancouver

      Ortigossa ES, Dias FF, Nascimento DC do. Getting over high-dimensionality: how multidimensional projection methods can assist data science [Internet]. Applied Sciences. 2022 ; 12( 13): 1-36.[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.3390/app12136799
  • Source: Ecological Informatics. Unidade: ICMC

    Subjects: VISUALIZAÇÃO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ACÚSTICA, MONITORAMENTO AMBIENTAL

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

      DIAS, Fabio Felix e PEDRINI, Hélio e MINGHIM, Rosane. Soundscape segregation based on visual analysis and discriminating features. Ecological Informatics, v. 61, p. 1-13, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2020.101184. Acesso em: 14 nov. 2024.
    • APA

      Dias, F. F., Pedrini, H., & Minghim, R. (2021). Soundscape segregation based on visual analysis and discriminating features. Ecological Informatics, 61, 1-13. doi:10.1016/j.ecoinf.2020.101184
    • NLM

      Dias FF, Pedrini H, Minghim R. Soundscape segregation based on visual analysis and discriminating features [Internet]. Ecological Informatics. 2021 ; 61 1-13.[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2020.101184
    • Vancouver

      Dias FF, Pedrini H, Minghim R. Soundscape segregation based on visual analysis and discriminating features [Internet]. Ecological Informatics. 2021 ; 61 1-13.[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2020.101184

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