ReP USP - Resultado da busca

Trabalho de evento-resumo
Classyfying phenotypes using information theory (2022)
Martinelli, Tiago; Lázaro, Carlos Gracia; Rodrigues, Francisco Aparecido ; Moreno, Yamir
Fonte: Livro de Resumos. Nome do evento: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidades: ICMC, IFSC
Assuntos: TEORIA DA INFORMAÇÃO, TEORIA DO JOGO, FÍSICA MATEMÁTICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MARTINELLI, Tiago et al. Classyfying phenotypes using information theory. 2022, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2022. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/3f441d07-e4af-4e70-81af-630896e43d22/3120439.pdf. Acesso em: 10 out. 2024.
APA
Martinelli, T., Lázaro, C. G., Rodrigues, F. A., & Moreno, Y. (2022). Classyfying phenotypes using information theory. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/3f441d07-e4af-4e70-81af-630896e43d22/3120439.pdf
NLM
Martinelli T, Lázaro CG, Rodrigues FA, Moreno Y. Classyfying phenotypes using information theory [Internet]. Livro de Resumos. 2022 ;[citado 2024 out. 10 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/3f441d07-e4af-4e70-81af-630896e43d22/3120439.pdf
Vancouver
Martinelli T, Lázaro CG, Rodrigues FA, Moreno Y. Classyfying phenotypes using information theory [Internet]. Livro de Resumos. 2022 ;[citado 2024 out. 10 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/3f441d07-e4af-4e70-81af-630896e43d22/3120439.pdf
Trabalho de evento-resumo
Isometria acompanhante e conexões no espaço de estados puros (2021)
Magno, Gabriel Fukamoto; Grossi, Carlos Henrique ; Pinto, Diogo de Oliveira Soares
Fonte: Livro de Resumos. Nome do evento: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidades: ICMC, IFSC
Assuntos: GEOMETRIA DIFERENCIAL, TEORIA DA INFORMAÇÃO, SISTEMAS HAMILTONIANOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MAGNO, Gabriel Fukamoto e GROSSI, Carlos Henrique e PINTO, Diogo de Oliveira Soares. Isometria acompanhante e conexões no espaço de estados puros. 2021, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2021. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/205e8bf1-4aba-4e2e-a42a-07126cb164c5/PROD032425_3054554.pdf. Acesso em: 10 out. 2024.
APA
Magno, G. F., Grossi, C. H., & Pinto, D. de O. S. (2021). Isometria acompanhante e conexões no espaço de estados puros. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/205e8bf1-4aba-4e2e-a42a-07126cb164c5/PROD032425_3054554.pdf
NLM
Magno GF, Grossi CH, Pinto D de OS. Isometria acompanhante e conexões no espaço de estados puros [Internet]. Livro de Resumos. 2021 ;[citado 2024 out. 10 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/205e8bf1-4aba-4e2e-a42a-07126cb164c5/PROD032425_3054554.pdf
Vancouver
Magno GF, Grossi CH, Pinto D de OS. Isometria acompanhante e conexões no espaço de estados puros [Internet]. Livro de Resumos. 2021 ;[citado 2024 out. 10 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/205e8bf1-4aba-4e2e-a42a-07126cb164c5/PROD032425_3054554.pdf
Trabalho de evento-resumo
The deluge of spurious information in causal network inference (2021)
Martinelli, Tiago; Pinto, Diogo de Oliveira Soares ; Rodrigues, Francisco Aparecido
Fonte: Livro de Resumos. Nome do evento: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidades: IFSC, ICMC
Assuntos: TEORIA DA INFORMAÇÃO, REDES COMPLEXAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MARTINELLI, Tiago e PINTO, Diogo de Oliveira Soares e RODRIGUES, Francisco Aparecido. The deluge of spurious information in causal network inference. 2021, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2021. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/cd4019f1-20b1-43be-9b7a-4542a0ef67f5/PROD032423_3054544.pdf. Acesso em: 10 out. 2024.
APA
Martinelli, T., Pinto, D. de O. S., & Rodrigues, F. A. (2021). The deluge of spurious information in causal network inference. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/cd4019f1-20b1-43be-9b7a-4542a0ef67f5/PROD032423_3054544.pdf
NLM
Martinelli T, Pinto D de OS, Rodrigues FA. The deluge of spurious information in causal network inference [Internet]. Livro de Resumos. 2021 ;[citado 2024 out. 10 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/cd4019f1-20b1-43be-9b7a-4542a0ef67f5/PROD032423_3054544.pdf
Vancouver
Martinelli T, Pinto D de OS, Rodrigues FA. The deluge of spurious information in causal network inference [Internet]. Livro de Resumos. 2021 ;[citado 2024 out. 10 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/cd4019f1-20b1-43be-9b7a-4542a0ef67f5/PROD032423_3054544.pdf
Trabalho de evento-resumo
Reconstruction of complex networks from causal information: analyzing, identifying, and distinguishing dependencies (2020)
Martinelli, Tiago; Pinto, Diogo de Oliveira Soares ; Rodrigues, Francisco Aparecido
Fonte: Livro de Resumos. Nome do evento: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidades: IFSC, ICMC
Assuntos: BIG DATA, REDES COMPLEXAS, TEORIA DA INFORMAÇÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MARTINELLI, Tiago e PINTO, Diogo de Oliveira Soares e RODRIGUES, Francisco Aparecido. Reconstruction of complex networks from causal information: analyzing, identifying, and distinguishing dependencies. 2020, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2020. Disponível em: https://drive.google.com/file/d/1zSpq9v0UajXDmQq5rhvZXa6H1S1icuwc/view. Acesso em: 10 out. 2024.
APA
Martinelli, T., Pinto, D. de O. S., & Rodrigues, F. A. (2020). Reconstruction of complex networks from causal information: analyzing, identifying, and distinguishing dependencies. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://drive.google.com/file/d/1zSpq9v0UajXDmQq5rhvZXa6H1S1icuwc/view
NLM
Martinelli T, Pinto D de OS, Rodrigues FA. Reconstruction of complex networks from causal information: analyzing, identifying, and distinguishing dependencies [Internet]. Livro de Resumos. 2020 ;[citado 2024 out. 10 ] Available from: https://drive.google.com/file/d/1zSpq9v0UajXDmQq5rhvZXa6H1S1icuwc/view
Vancouver
Martinelli T, Pinto D de OS, Rodrigues FA. Reconstruction of complex networks from causal information: analyzing, identifying, and distinguishing dependencies [Internet]. Livro de Resumos. 2020 ;[citado 2024 out. 10 ] Available from: https://drive.google.com/file/d/1zSpq9v0UajXDmQq5rhvZXa6H1S1icuwc/view
Trabalho de evento-resumo
Geometria diferencial e teoria da informação (2020)
Magno, Gabriel Fukamoto; Pinto, Diogo de Oliveira Soares ; Grossi, Carlos Henrique
Fonte: Livro de Resumos. Nome do evento: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidades: IFSC, ICMC
Assuntos: GEOMETRIA DIFERENCIAL, TEORIA DA INFORMAÇÃO, SISTEMAS HAMILTONIANOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MAGNO, Gabriel Fukamoto e PINTO, Diogo de Oliveira Soares e GROSSI, Carlos Henrique. Geometria diferencial e teoria da informação. 2020, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2020. Disponível em: https://drive.google.com/file/d/1zSpq9v0UajXDmQq5rhvZXa6H1S1icuwc/view. Acesso em: 10 out. 2024.
APA
Magno, G. F., Pinto, D. de O. S., & Grossi, C. H. (2020). Geometria diferencial e teoria da informação. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://drive.google.com/file/d/1zSpq9v0UajXDmQq5rhvZXa6H1S1icuwc/view
NLM
Magno GF, Pinto D de OS, Grossi CH. Geometria diferencial e teoria da informação [Internet]. Livro de Resumos. 2020 ;[citado 2024 out. 10 ] Available from: https://drive.google.com/file/d/1zSpq9v0UajXDmQq5rhvZXa6H1S1icuwc/view
Vancouver
Magno GF, Pinto D de OS, Grossi CH. Geometria diferencial e teoria da informação [Internet]. Livro de Resumos. 2020 ;[citado 2024 out. 10 ] Available from: https://drive.google.com/file/d/1zSpq9v0UajXDmQq5rhvZXa6H1S1icuwc/view
Artigo de periodico
Connecting network science and information theory (2019)
Arruda, Henrique F.; Silva, Filipi N.; Comin, Cesar Henrique; Amancio, Diego Raphael ; Costa, Luciano da Fontoura
Fonte: Physica A. Unidades: ICMC, IFSC
Assuntos: REDES COMPLEXAS, TEORIA DA INFORMAÇÃO, VISÃO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ARRUDA, Henrique F. et al. Connecting network science and information theory. Physica A, v. 515, p. 641-648, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.physa.2018.10.005. Acesso em: 10 out. 2024.
APA
Arruda, H. F., Silva, F. N., Comin, C. H., Amancio, D. R., & Costa, L. da F. (2019). Connecting network science and information theory. Physica A, 515, 641-648. doi:10.1016/j.physa.2018.10.005
NLM
Arruda HF, Silva FN, Comin CH, Amancio DR, Costa L da F. Connecting network science and information theory [Internet]. Physica A. 2019 ; 515 641-648.[citado 2024 out. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2018.10.005
Vancouver
Arruda HF, Silva FN, Comin CH, Amancio DR, Costa L da F. Connecting network science and information theory [Internet]. Physica A. 2019 ; 515 641-648.[citado 2024 out. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2018.10.005

Unidades USP

ReP

Filtros

Autores

Autores USP

Assuntos