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

    Assuntos: 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: 15 nov. 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 nov. 15 ] 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 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2024.114904
  • Fonte: Physica A. Unidades: IFSC, ICMC

    Assuntos: 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: 15 nov. 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 nov. 15 ] 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 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2024.129518
  • Unidade: IFSC

    Assuntos: REDES COMPLEXAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOLOGIA, BIOINFORMÁTICA, BIOLOGIA MOLECULAR

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    • ABNT

      SANTOS, João Paulo Cassucci dos. Biologia de sistemas e aprendizagem de máquina: novas aplicações de métodos computacionais. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76133/tde-05062024-092355/. Acesso em: 15 nov. 2024.
    • APA

      Santos, J. P. C. dos. (2024). Biologia de sistemas e aprendizagem de máquina: novas aplicações de métodos computacionais (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76133/tde-05062024-092355/
    • NLM

      Santos JPC dos. Biologia de sistemas e aprendizagem de máquina: novas aplicações de métodos computacionais [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 15 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76133/tde-05062024-092355/
    • Vancouver

      Santos JPC dos. Biologia de sistemas e aprendizagem de máquina: novas aplicações de métodos computacionais [Internet]. 2024 ;[citado 2024 nov. 15 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76133/tde-05062024-092355/
  • Fonte: Pattern Recognition. Unidades: IFSC, EP

    Assuntos: 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: 15 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. 15 ] 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. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.109946
  • Fonte: Pattern Recognition. Unidade: IFSC

    Assuntos: 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: 15 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. 15 ] 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. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2024.110566
  • Unidade: IFSC

    Assuntos: REDES COMPLEXAS, TEORIA DOS GRAFOS

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    • ABNT

      FURUTA, Roberto Hiroshi Matos. Maleabilidade em redes complexas: efeitos de sucessivas remoções de arestas. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-04102023-084922/. Acesso em: 15 nov. 2024.
    • APA

      Furuta, R. H. M. (2023). Maleabilidade em redes complexas: efeitos de sucessivas remoções de arestas (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-04102023-084922/
    • NLM

      Furuta RHM. Maleabilidade em redes complexas: efeitos de sucessivas remoções de arestas [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 15 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-04102023-084922/
    • Vancouver

      Furuta RHM. Maleabilidade em redes complexas: efeitos de sucessivas remoções de arestas [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 15 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-04102023-084922/
  • Fonte: Anais. Nome do evento: Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde - SBCAS. Unidades: IFSC, IME

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

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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: 15 nov. 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 nov. 15 ] 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 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2023.229367
  • Fonte: Pattern Recognition. Unidade: IFSC

    Assuntos: 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: 15 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. 15 ] 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. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.109802
  • Fonte: Livro de Resumos. Nome do evento: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidade: IFSC

    Assuntos: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, REDES COMPLEXAS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES

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    • ABNT

      BRUNO, Odemir Martinez e RODRIGUES, Naruna Esselin. Aplicação de RNN/ELM para extração de características de sequências de PNRG. 2023, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2023. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/4ed0e993-5932-407b-a8e6-ef732db34f22/3178216.pdf. Acesso em: 15 nov. 2024.
    • APA

      Bruno, O. M., & Rodrigues, N. E. (2023). Aplicação de RNN/ELM para extração de características de sequências de PNRG. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/4ed0e993-5932-407b-a8e6-ef732db34f22/3178216.pdf
    • NLM

      Bruno OM, Rodrigues NE. Aplicação de RNN/ELM para extração de características de sequências de PNRG [Internet]. Livro de Resumos. 2023 ;[citado 2024 nov. 15 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/4ed0e993-5932-407b-a8e6-ef732db34f22/3178216.pdf
    • Vancouver

      Bruno OM, Rodrigues NE. Aplicação de RNN/ELM para extração de características de sequências de PNRG [Internet]. Livro de Resumos. 2023 ;[citado 2024 nov. 15 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/4ed0e993-5932-407b-a8e6-ef732db34f22/3178216.pdf
  • Fonte: Information Sciences. Unidades: IFSC, ICMC

    Assuntos: 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: 15 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. 15 ] 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. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2023.119124
  • Fonte: Portal IFSC. Unidade: IFSC

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

    Versão PublicadaAcesso à fonteComo citar
    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: 15 nov. 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 nov. 15 ] 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 nov. 15 ] 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/
  • Unidade: IFSC

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, TEORIA DOS GRAFOS, REDES COMPLEXAS

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      RESENDE, Bruno Messias Farias de. Conectando grafos, grupos e termodinâmica via deformações no Laplaciano para análise de dados em redes complexas. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-06112023-105626/. Acesso em: 15 nov. 2024.
    • APA

      Resende, B. M. F. de. (2023). Conectando grafos, grupos e termodinâmica via deformações no Laplaciano para análise de dados em redes complexas (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-06112023-105626/
    • NLM

      Resende BMF de. Conectando grafos, grupos e termodinâmica via deformações no Laplaciano para análise de dados em redes complexas [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 15 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-06112023-105626/
    • Vancouver

      Resende BMF de. Conectando grafos, grupos e termodinâmica via deformações no Laplaciano para análise de dados em redes complexas [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 15 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-06112023-105626/
  • Fonte: Physica A. Unidades: IFSC, ICMC

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

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
    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: 15 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. 15 ] 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. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2023.129086
  • Fonte: Journal of Physics : Complexity. Unidades: ICMC, IFSC, IME

    Assuntos: REDES COMPLEXAS, PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL

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    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: 15 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. 15 ] 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. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-072X/ad0a9b
  • Fonte: Journal of Complex Networks. Unidades: ICMC, IFSC

    Assuntos: TECNOLOGIAS DA SAÚDE, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES COMPLEXAS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, DIAGNÓSTICO POR COMPUTADOR, DOENÇAS VASCULARES

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
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    • ABNT

      PINEDA, Aruane Mello et al. Analysis of quantile graphs in EGC data from elderly and young individuals using machine learning and deep learning. Journal of Complex Networks, v. 11, n. 5, p. cnad030-1-cnad030-21, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1093/comnet/cnad030. Acesso em: 15 nov. 2024.
    • APA

      Pineda, A. M., Rodrigues, F. A., Alves, C. L., Möckel, M., Oliveira, T. G. L. de, & Porto, J. A. M. (2023). Analysis of quantile graphs in EGC data from elderly and young individuals using machine learning and deep learning. Journal of Complex Networks, 11( 5), cnad030-1-cnad030-21. doi:10.1093/comnet/cnad030
    • NLM

      Pineda AM, Rodrigues FA, Alves CL, Möckel M, Oliveira TGL de, Porto JAM. Analysis of quantile graphs in EGC data from elderly and young individuals using machine learning and deep learning [Internet]. Journal of Complex Networks. 2023 ; 11( 5): cnad030-1-cnad030-21.[citado 2024 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1093/comnet/cnad030
    • Vancouver

      Pineda AM, Rodrigues FA, Alves CL, Möckel M, Oliveira TGL de, Porto JAM. Analysis of quantile graphs in EGC data from elderly and young individuals using machine learning and deep learning [Internet]. Journal of Complex Networks. 2023 ; 11( 5): cnad030-1-cnad030-21.[citado 2024 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1093/comnet/cnad030
  • Fonte: Livro de Resumos. Nome do evento: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidades: IFSC, ICMC

    Assuntos: BIOLOGIA, REDES COMPLEXAS, BIOINFORMÁTICA

    Versão PublicadaComo citar
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    • 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: 15 nov. 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 nov. 15 ] 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 nov. 15 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/9c25f86d-49d1-4ffb-a943-f4c233daeea6/3178202.pdf
  • Unidade: IFSC

    Assuntos: TEORIA DOS AUTÔMATOS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, REDES COMPLEXAS

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIComo citar
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    • ABNT

      MERENDA, João Vitor Bevilacqua de Souza. Reconhecimento de padrões em redes complexas usando caminhadas determinísticas do turista. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-12062023-084122/. Acesso em: 15 nov. 2024.
    • APA

      Merenda, J. V. B. de S. (2023). Reconhecimento de padrões em redes complexas usando caminhadas determinísticas do turista (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-12062023-084122/
    • NLM

      Merenda JVB de S. Reconhecimento de padrões em redes complexas usando caminhadas determinísticas do turista [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 15 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-12062023-084122/
    • Vancouver

      Merenda JVB de S. Reconhecimento de padrões em redes complexas usando caminhadas determinísticas do turista [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 15 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-12062023-084122/
  • Fonte: European Physical Journal B. Unidades: IFSC, IEA

    Assuntos: REDES COMPLEXAS, CONHECIMENTO, GEOMETRIA E MODELAGEM COMPUTACIONAL

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    • 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: 15 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. 15 ] 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. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1140/epjb/s10051-023-00608-w
  • Fonte: Journal of Neural Engineering. Unidades: ICMC, IFSC

    Assuntos: TECNOLOGIAS DA SAÚDE, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ESQUIZOFRENIA, REDES COMPLEXAS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, DIAGNÓSTICO POR COMPUTADOR, CÉREBRO

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

      ALVES, Caroline Lourenço et al. Analysis of functional connectivity using machine learning and deep learning in different data modalities from individuals with schizophrenia. Journal of Neural Engineering, v. 20, n. 5, p. 056025-1-056025-28, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1088/1741-2552/acf734. Acesso em: 15 nov. 2024.
    • APA

      Alves, C. L., Oliveira, T. G. L. de, Porto, J. A. M., Aguiar, P. M. de C., Sena, E. P. de, Rodrigues, F. A., et al. (2023). Analysis of functional connectivity using machine learning and deep learning in different data modalities from individuals with schizophrenia. Journal of Neural Engineering, 20( 5), 056025-1-056025-28. doi:10.1088/1741-2552/acf734
    • NLM

      Alves CL, Oliveira TGL de, Porto JAM, Aguiar PM de C, Sena EP de, Rodrigues FA, Pineda AM, Thielemann C. Analysis of functional connectivity using machine learning and deep learning in different data modalities from individuals with schizophrenia [Internet]. Journal of Neural Engineering. 2023 ; 20( 5): 056025-1-056025-28.[citado 2024 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1088/1741-2552/acf734
    • Vancouver

      Alves CL, Oliveira TGL de, Porto JAM, Aguiar PM de C, Sena EP de, Rodrigues FA, Pineda AM, Thielemann C. Analysis of functional connectivity using machine learning and deep learning in different data modalities from individuals with schizophrenia [Internet]. Journal of Neural Engineering. 2023 ; 20( 5): 056025-1-056025-28.[citado 2024 nov. 15 ] Available from: https://doi.org/10.1088/1741-2552/acf734
  • Fonte: Livro de Resumos. Nome do evento: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidade: IFSC

    Assuntos: BIOLOGIA, REDES COMPLEXAS, BIOINFORMÁTICA

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

      BRUNO, Odemir Martinez e RIBAS, Lucas Correia e FURTADO, Emanuel Ferreira. Um framework para desenvolvimento de sistemas integrados móveis e web para aplicações científicas em inteligência artificial. 2023, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2023. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/b30072ca-aa25-4333-83cb-3fb92209915f/3178206.pdf. Acesso em: 15 nov. 2024.
    • APA

      Bruno, O. M., Ribas, L. C., & Furtado, E. F. (2023). Um framework para desenvolvimento de sistemas integrados móveis e web para aplicações científicas em inteligência artificial. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/b30072ca-aa25-4333-83cb-3fb92209915f/3178206.pdf
    • NLM

      Bruno OM, Ribas LC, Furtado EF. Um framework para desenvolvimento de sistemas integrados móveis e web para aplicações científicas em inteligência artificial [Internet]. Livro de Resumos. 2023 ;[citado 2024 nov. 15 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/b30072ca-aa25-4333-83cb-3fb92209915f/3178206.pdf
    • Vancouver

      Bruno OM, Ribas LC, Furtado EF. Um framework para desenvolvimento de sistemas integrados móveis e web para aplicações científicas em inteligência artificial [Internet]. Livro de Resumos. 2023 ;[citado 2024 nov. 15 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/b30072ca-aa25-4333-83cb-3fb92209915f/3178206.pdf

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