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Artigo de jornal-dep/entr
Inteligência artificial ajuda a decifrar pergaminhos carbonizados durante a erupção do Vesúvio. [Depoimento] (2024)
Bruno, Odemir Martinez ; Dal Prá, Elian Rafael
Fonte: Agência FAPESP. Unidade: IFSC
Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, FÍSICA COMPUTACIONAL
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ABNT
BRUNO, Odemir Martinez e DAL PRÁ, Elian Rafael. Inteligência artificial ajuda a decifrar pergaminhos carbonizados durante a erupção do Vesúvio. [Depoimento]. Agência FAPESP. São Paulo: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://agencia.fapesp.br/inteligencia-artificial-ajuda-a-decifrar-papiros-carbonizados-durante-a-erupcao-do-vesuvio/50882. Acesso em: 05 set. 2024. , 2024
APA
Bruno, O. M., & Dal Prá, E. R. (2024). Inteligência artificial ajuda a decifrar pergaminhos carbonizados durante a erupção do Vesúvio. [Depoimento]. Agência FAPESP. São Paulo: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://agencia.fapesp.br/inteligencia-artificial-ajuda-a-decifrar-papiros-carbonizados-durante-a-erupcao-do-vesuvio/50882
NLM
Bruno OM, Dal Prá ER. Inteligência artificial ajuda a decifrar pergaminhos carbonizados durante a erupção do Vesúvio. [Depoimento] [Internet]. Agência FAPESP. 2024 ;21 fe 2024. online[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://agencia.fapesp.br/inteligencia-artificial-ajuda-a-decifrar-papiros-carbonizados-durante-a-erupcao-do-vesuvio/50882
Vancouver
Bruno OM, Dal Prá ER. Inteligência artificial ajuda a decifrar pergaminhos carbonizados durante a erupção do Vesúvio. [Depoimento] [Internet]. Agência FAPESP. 2024 ;21 fe 2024. online[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://agencia.fapesp.br/inteligencia-artificial-ajuda-a-decifrar-papiros-carbonizados-durante-a-erupcao-do-vesuvio/50882
Tese (Doutorado)
Leveraging improved approaches for the investigation of patterns and randomness in digital chaos (2024)
Bispo Junior, Altamir Gomes; Bruno, Odemir Martinez (Orientador)
Unidade: IFSC
Assuntos: SISTEMAS DINÂMICOS, CAOS (SISTEMAS DINÂMICOS), RECONHECIMENTO DE PADRÕES
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ABNT
BISPO JUNIOR, Altamir Gomes. Leveraging improved approaches for the investigation of patterns and randomness in digital chaos. 2024. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-26082024-085906/. Acesso em: 05 set. 2024.
APA
Bispo Junior, A. G. (2024). Leveraging improved approaches for the investigation of patterns and randomness in digital chaos (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-26082024-085906/
NLM
Bispo Junior AG. Leveraging improved approaches for the investigation of patterns and randomness in digital chaos [Internet]. 2024 ;[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-26082024-085906/
Vancouver
Bispo Junior AG. Leveraging improved approaches for the investigation of patterns and randomness in digital chaos [Internet]. 2024 ;[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-26082024-085906/
Artigo de jornal-dep/entr
Grupo do IFSC/USP conquista 2º lugar no “Vesuvius Challenge 2023 Grand Prize”: IA detecta texto em pergaminho romano carbonizado há quase 2 mil anos. [Depoimento a Rui Sintra e Adão Geraldo] (2024)
Dal Prá, Elian Rafael; Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Bruno, Odemir Martinez
Fonte: Portal IFSC. Unidade: IFSC
Assuntos: TOMOGRAFIA COMPUTADORIZADA POR RAIOS X, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, VISÃO COMPUTACIONAL, PERGAMINHO, PESQUISA CIENTÍFICA, CIÊNCIA (DISSEMINAÇÃO)
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ABNT
DAL PRÁ, Elian Rafael e SCABINI, Leonardo Felipe dos Santos e BRUNO, Odemir Martinez. Grupo do IFSC/USP conquista 2º lugar no “Vesuvius Challenge 2023 Grand Prize”: IA detecta texto em pergaminho romano carbonizado há quase 2 mil anos. [Depoimento a Rui Sintra e Adão Geraldo]. Portal IFSC. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://www2.ifsc.usp.br/portal-ifsc/grupo-do-ifsc-usp-conquista-2o-lugar-no-vesuvius-challenge-2023-grand-prize-ia-detecta-texto-em-pergaminho-romano-carbonizado-ha-quase-2-mil-anos/. Acesso em: 05 set. 2024. , 2024
APA
Dal Prá, E. R., Scabini, L. F. dos S., & Bruno, O. M. (2024). Grupo do IFSC/USP conquista 2º lugar no “Vesuvius Challenge 2023 Grand Prize”: IA detecta texto em pergaminho romano carbonizado há quase 2 mil anos. [Depoimento a Rui Sintra e Adão Geraldo]. Portal IFSC. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://www2.ifsc.usp.br/portal-ifsc/grupo-do-ifsc-usp-conquista-2o-lugar-no-vesuvius-challenge-2023-grand-prize-ia-detecta-texto-em-pergaminho-romano-carbonizado-ha-quase-2-mil-anos/
NLM
Dal Prá ER, Scabini LF dos S, Bruno OM. Grupo do IFSC/USP conquista 2º lugar no “Vesuvius Challenge 2023 Grand Prize”: IA detecta texto em pergaminho romano carbonizado há quase 2 mil anos. [Depoimento a Rui Sintra e Adão Geraldo] [Internet]. Portal IFSC. 2024 ;19 fe 2024. online[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://www2.ifsc.usp.br/portal-ifsc/grupo-do-ifsc-usp-conquista-2o-lugar-no-vesuvius-challenge-2023-grand-prize-ia-detecta-texto-em-pergaminho-romano-carbonizado-ha-quase-2-mil-anos/
Vancouver
Dal Prá ER, Scabini LF dos S, Bruno OM. Grupo do IFSC/USP conquista 2º lugar no “Vesuvius Challenge 2023 Grand Prize”: IA detecta texto em pergaminho romano carbonizado há quase 2 mil anos. [Depoimento a Rui Sintra e Adão Geraldo] [Internet]. Portal IFSC. 2024 ;19 fe 2024. online[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://www2.ifsc.usp.br/portal-ifsc/grupo-do-ifsc-usp-conquista-2o-lugar-no-vesuvius-challenge-2023-grand-prize-ia-detecta-texto-em-pergaminho-romano-carbonizado-ha-quase-2-mil-anos/
Artigo de periodico
Color-texture classification based on spatio-spectral complex network representations (2024)
Ribas, Lucas Correia ; Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Condori, Rayner Harold Montes ; Bruno, Odemir Martinez
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: 05 set. 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 set. 05 ] 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 set. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2024.129518
Trabalho de evento
Randomized encoding ensemble: a new approach for texture representation (2024)
Fares, Ricardo Trivizan; Vicentim, Ana Catarina Marques; Scabini, Leonardo Felipe dos Santos; Zielinski, Kallil Miguel Caparroz; Jennane, Rachid; Bruno, Odemir Martinez; Ribas, Lucas Correia
Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Conference on Systems, Signals and Image Processing - IWSSIP. Unidade: IFSC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, PLANTAS
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ABNT
FARES, Ricardo Trivizan et al. Randomized encoding ensemble: a new approach for texture representation. 2024, Anais.. Piscataway: Institute of Electrical and Electronic Engineers - IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IWSSIP62407.2024.10634030. Acesso em: 05 set. 2024.
APA
Fares, R. T., Vicentim, A. C. M., Scabini, L. F. dos S., Zielinski, K. M. C., Jennane, R., Bruno, O. M., & Ribas, L. C. (2024). Randomized encoding ensemble: a new approach for texture representation. In Proceedings. Piscataway: Institute of Electrical and Electronic Engineers - IEEE. doi:10.1109/IWSSIP62407.2024.10634030
NLM
Fares RT, Vicentim ACM, Scabini LF dos S, Zielinski KMC, Jennane R, Bruno OM, Ribas LC. Randomized encoding ensemble: a new approach for texture representation [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IWSSIP62407.2024.10634030
Vancouver
Fares RT, Vicentim ACM, Scabini LF dos S, Zielinski KMC, Jennane R, Bruno OM, Ribas LC. Randomized encoding ensemble: a new approach for texture representation [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IWSSIP62407.2024.10634030
Artigo de jornal
IA desenvolvida na USP é a melhor do mundo para reconhecer texturas [Depoimento a Ivan Conterno] (2024)
Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Bruno, Odemir Martinez
Fonte: Jornal da USP. Unidade: IFSC
Assuntos: FÍSICA, TEXTURA, CIÊNCIA, INOVAÇÃO, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, FÍSICA COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SCABINI, Leonardo Felipe dos Santos e BRUNO, Odemir Martinez. IA desenvolvida na USP é a melhor do mundo para reconhecer texturas [Depoimento a Ivan Conterno]. Tradução . Jornal da USP, São Paulo, 2024. Disponível em: https://jornal.usp.br/ciencias/ia-desenvolvida-na-usp-e-a-melhor-do-mundo-para-reconhecer-texturas/. Acesso em: 05 set. 2024.
APA
Scabini, L. F. dos S., & Bruno, O. M. (2024). IA desenvolvida na USP é a melhor do mundo para reconhecer texturas [Depoimento a Ivan Conterno]. Jornal da USP. São Paulo: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://jornal.usp.br/ciencias/ia-desenvolvida-na-usp-e-a-melhor-do-mundo-para-reconhecer-texturas/
NLM
Scabini LF dos S, Bruno OM. IA desenvolvida na USP é a melhor do mundo para reconhecer texturas [Depoimento a Ivan Conterno] [Internet]. Jornal da USP. 2024 ;[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://jornal.usp.br/ciencias/ia-desenvolvida-na-usp-e-a-melhor-do-mundo-para-reconhecer-texturas/
Vancouver
Scabini LF dos S, Bruno OM. IA desenvolvida na USP é a melhor do mundo para reconhecer texturas [Depoimento a Ivan Conterno] [Internet]. Jornal da USP. 2024 ;[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://jornal.usp.br/ciencias/ia-desenvolvida-na-usp-e-a-melhor-do-mundo-para-reconhecer-texturas/
Artigo de periodico-dep/entr
Inteligência artificial decifra parte de papiro da antiguidade. [Depoimento a Maria Guimarães] (2024)
Bruno, Odemir Martinez
Fonte: Pesquisa FAPESP. Unidade: IFSC
Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, FÍSICA COMPUTACIONAL, ARQUEOLOGIA, PAPIRO, PESQUISA CIENTÍFICA, CIÊNCIA (DISSEMINAÇÃO)
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BRUNO, Odemir Martinez. Inteligência artificial decifra parte de papiro da antiguidade. [Depoimento a Maria Guimarães]. Pesquisa FAPESP. São Paulo: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://revistapesquisa.fapesp.br/inteligencia-artificial-decifra-parte-de-papiro-da-antiguidade/. Acesso em: 05 set. 2024. , 2024
APA
Bruno, O. M. (2024). Inteligência artificial decifra parte de papiro da antiguidade. [Depoimento a Maria Guimarães]. Pesquisa FAPESP. São Paulo: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://revistapesquisa.fapesp.br/inteligencia-artificial-decifra-parte-de-papiro-da-antiguidade/
NLM
Bruno OM. Inteligência artificial decifra parte de papiro da antiguidade. [Depoimento a Maria Guimarães] [Internet]. Pesquisa FAPESP. 2024 ; 338[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://revistapesquisa.fapesp.br/inteligencia-artificial-decifra-parte-de-papiro-da-antiguidade/
Vancouver
Bruno OM. Inteligência artificial decifra parte de papiro da antiguidade. [Depoimento a Maria Guimarães] [Internet]. Pesquisa FAPESP. 2024 ; 338[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://revistapesquisa.fapesp.br/inteligencia-artificial-decifra-parte-de-papiro-da-antiguidade/
Artigo de periodico
Aprendizado profundo aplicado à classificação de doenças foliares do milho (2024)
Ariza, Vinicius Matheus Pimentel; Bruno, Odemir Martinez
Fonte: Revista Brasileira de Computação Aplicada. Unidade: IFSC
Assuntos: RESOLUÇÃO DE PROBLEMAS, AGRICULTURA, REDES NEURAIS, APRENDIZAGEM PROFUNDA, MILHO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ARIZA, Vinicius Matheus Pimentel e BRUNO, Odemir Martinez. Aprendizado profundo aplicado à classificação de doenças foliares do milho. Revista Brasileira de Computação Aplicada, v. 16, n. 2, p. 75-87, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.5335/rbca.v16i2.15390. Acesso em: 05 set. 2024.
APA
Ariza, V. M. P., & Bruno, O. M. (2024). Aprendizado profundo aplicado à classificação de doenças foliares do milho. Revista Brasileira de Computação Aplicada, 16( 2), 75-87. doi:10.5335/rbca.v16i2.15390
NLM
Ariza VMP, Bruno OM. Aprendizado profundo aplicado à classificação de doenças foliares do milho [Internet]. Revista Brasileira de Computação Aplicada. 2024 ; 16( 2): 75-87.[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://doi.org/10.5335/rbca.v16i2.15390
Vancouver
Ariza VMP, Bruno OM. Aprendizado profundo aplicado à classificação de doenças foliares do milho [Internet]. Revista Brasileira de Computação Aplicada. 2024 ; 16( 2): 75-87.[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://doi.org/10.5335/rbca.v16i2.15390
Artigo de periodico
Improving deep neural network random initialization through neuronal rewiring (2024)
Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Baets, Bernard De ; Bruno, Odemir Martinez
Fonte: Neurocomputing. Unidade: IFSC
Assuntos: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE IMAGEM
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SCABINI, Leonardo Felipe dos Santos e BAETS, Bernard De e BRUNO, Odemir Martinez. Improving deep neural network random initialization through neuronal rewiring. Neurocomputing, v. 599, p. 128130-1-128130-13 + supplementary data, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2024.128130. Acesso em: 05 set. 2024.
APA
Scabini, L. F. dos S., Baets, B. D., & Bruno, O. M. (2024). Improving deep neural network random initialization through neuronal rewiring. Neurocomputing, 599, 128130-1-128130-13 + supplementary data. doi:10.1016/j.neucom.2024.128130
NLM
Scabini LF dos S, Baets BD, Bruno OM. Improving deep neural network random initialization through neuronal rewiring [Internet]. Neurocomputing. 2024 ; 599 128130-1-128130-13 + supplementary data.[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2024.128130
Vancouver
Scabini LF dos S, Baets BD, Bruno OM. Improving deep neural network random initialization through neuronal rewiring [Internet]. Neurocomputing. 2024 ; 599 128130-1-128130-13 + supplementary data.[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2024.128130
Artigo de periodico
Local complex features learned by randomized neural networks for texture analysis (2024)
Ribas, Lucas Correia ; Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Sá Júnior, Jarbas Joaci de Mesquita; Bruno, Odemir Martinez
Fonte: Pattern Analysis and Applications. Unidade: IFSC
Assuntos: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, TEXTURA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RIBAS, Lucas Correia et al. Local complex features learned by randomized neural networks for texture analysis. Pattern Analysis and Applications, v. 27, p. 23-1-23-12, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10044-024-01230-x. Acesso em: 05 set. 2024.
APA
Ribas, L. C., Scabini, L. F. dos S., Sá Júnior, J. J. de M., & Bruno, O. M. (2024). Local complex features learned by randomized neural networks for texture analysis. Pattern Analysis and Applications, 27, 23-1-23-12. doi:10.1007/s10044-024-01230-x
NLM
Ribas LC, Scabini LF dos S, Sá Júnior JJ de M, Bruno OM. Local complex features learned by randomized neural networks for texture analysis [Internet]. Pattern Analysis and Applications. 2024 ; 27 23-1-23-12.[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10044-024-01230-x
Vancouver
Ribas LC, Scabini LF dos S, Sá Júnior JJ de M, Bruno OM. Local complex features learned by randomized neural networks for texture analysis [Internet]. Pattern Analysis and Applications. 2024 ; 27 23-1-23-12.[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10044-024-01230-x
Dissertação (Mestrado)
Biologia de sistemas e aprendizagem de máquina: novas aplicações de métodos computacionais (2024)
Santos, João Paulo Cassucci dos; Bruno, Odemir Martinez (Orientador)
Unidade: IFSC
Assuntos: REDES COMPLEXAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOLOGIA, BIOINFORMÁTICA, BIOLOGIA MOLECULAR
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 05 set. 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 set. 05 ] 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 set. 05 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76133/tde-05062024-092355/
Artigo de periodico
Evaluation of activated sludge settling characteristics from microscopy images with deep convolutional neural networks and transfer learning (2024)
Borzooei, Sina ; Scabini, Leonardo ; Miranda, Gisele Helena Barboni ; Daneshgar, Saba ; Deblieck, Lukas; Bruno, Odemir Martinez ; Langhe, Piet De; Baets, Bernard De ; Nopens, Ingmar; Torfs, Elena
Fonte: Journal of Water Process Engineering. Unidade: IFSC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, VISÃO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, TRATAMENTO DE ÁGUA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BORZOOEI, Sina et al. Evaluation of activated sludge settling characteristics from microscopy images with deep convolutional neural networks and transfer learning. Journal of Water Process Engineering, v. 64, p. 105692-1-105692-13, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.jwpe.2024.105692. Acesso em: 05 set. 2024.
APA
Borzooei, S., Scabini, L., Miranda, G. H. B., Daneshgar, S., Deblieck, L., Bruno, O. M., et al. (2024). Evaluation of activated sludge settling characteristics from microscopy images with deep convolutional neural networks and transfer learning. Journal of Water Process Engineering, 64, 105692-1-105692-13. doi:10.1016/j.jwpe.2024.105692
NLM
Borzooei S, Scabini L, Miranda GHB, Daneshgar S, Deblieck L, Bruno OM, Langhe PD, Baets BD, Nopens I, Torfs E. Evaluation of activated sludge settling characteristics from microscopy images with deep convolutional neural networks and transfer learning [Internet]. Journal of Water Process Engineering. 2024 ; 64 105692-1-105692-13.[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jwpe.2024.105692
Vancouver
Borzooei S, Scabini L, Miranda GHB, Daneshgar S, Deblieck L, Bruno OM, Langhe PD, Baets BD, Nopens I, Torfs E. Evaluation of activated sludge settling characteristics from microscopy images with deep convolutional neural networks and transfer learning [Internet]. Journal of Water Process Engineering. 2024 ; 64 105692-1-105692-13.[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jwpe.2024.105692
Editor de periodico
Information Processing in Agriculture (2024)
Li, Daoliang (Editor); Bruno, Odemir Martinez (Editor)
Unidade: IFSC
Assuntos: COMPUTAÇÃO APLICADA, AGRICULTURA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
Information Processing in Agriculture. . Amsterdam: Elsevier BV. . Acesso em: 05 set. 2024. , 2024
APA
Information Processing in Agriculture. (2024). Information Processing in Agriculture. Amsterdam: Elsevier BV.
NLM
Information Processing in Agriculture. 2024 ;[citado 2024 set. 05 ]
Vancouver
Information Processing in Agriculture. 2024 ;[citado 2024 set. 05 ]
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
Fonte: Pattern Recognition. Unidades: IFSC, EP
Assuntos: REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL, TEXTURA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 05 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. 05 ] 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. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.109946
Artigo de periodico
Dynamics and patterns of the least significant digits of the infinite-arithmetic precision logistic map orbits (2024)
Alvarenga, João Pedro do Valle ; Bruno, Odemir Martinez
Fonte: Chaos, Solitons and Fractals. Unidade: IFSC
Assuntos: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ÓRBITA, FÍSICA COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 05 set. 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 set. 05 ] 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 set. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2024.114488
Artigo de periodico
Learning a complex network representation for shape classification (2024)
Ribas, Lucas Correia ; Bruno, Odemir Martinez
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: 05 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. 05 ] 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. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2024.110566
Artigo de jornal-dep/entr
Experimento da USP neutraliza o SARS-CoV-2 com ressonância acústica. [Depoimento] (2023)
Bruno, Odemir Martinez
Fonte: Agência FAPESP. Unidade: IFSC
Assuntos: ULTRASSOM, COVID-19, PESQUISA CIENTÍFICA
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ABNT
BRUNO, Odemir Martinez. Experimento da USP neutraliza o SARS-CoV-2 com ressonância acústica. [Depoimento]. Agência FAPESP. São Paulo: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://agencia.fapesp.br/experimento-da-usp-neutraliza-o-sars-cov-2-com-ressonancia-acustica/40832/. Acesso em: 05 set. 2024. , 2023
APA
Bruno, O. M. (2023). Experimento da USP neutraliza o SARS-CoV-2 com ressonância acústica. [Depoimento]. Agência FAPESP. São Paulo: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://agencia.fapesp.br/experimento-da-usp-neutraliza-o-sars-cov-2-com-ressonancia-acustica/40832/
NLM
Bruno OM. Experimento da USP neutraliza o SARS-CoV-2 com ressonância acústica. [Depoimento] [Internet]. Agência FAPESP. 2023 ;[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://agencia.fapesp.br/experimento-da-usp-neutraliza-o-sars-cov-2-com-ressonancia-acustica/40832/
Vancouver
Bruno OM. Experimento da USP neutraliza o SARS-CoV-2 com ressonância acústica. [Depoimento] [Internet]. Agência FAPESP. 2023 ;[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://agencia.fapesp.br/experimento-da-usp-neutraliza-o-sars-cov-2-com-ressonancia-acustica/40832/
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
Fonte: Pattern Recognition. Unidade: IFSC
Assuntos: REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL, TEXTURA
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: 05 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. 05 ] 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. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.109802
Trabalho de evento-resumo
Identificação de espécies de madeira baseado em fusão de características em três planos anatômicos (2023)
Ribas, Lucas Correia; Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Zielinski, Kallil Miguel Caparroz; Bruno, Odemir Martinez
Fonte: Livro de Resumos. Nome do evento: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidade: IFSC
Assuntos: MADEIRA, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, TEXTURA (ANÁLISE)
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RIBAS, Lucas Correia et al. Identificação de espécies de madeira baseado em fusão de características em três planos anatômicos. 2023, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2023. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/40476d85-2614-4a97-9dce-08a0c88f87e6/3178196.pdf. Acesso em: 05 set. 2024.
APA
Ribas, L. C., Scabini, L. F. dos S., Zielinski, K. M. C., & Bruno, O. M. (2023). Identificação de espécies de madeira baseado em fusão de características em três planos anatômicos. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/40476d85-2614-4a97-9dce-08a0c88f87e6/3178196.pdf
NLM
Ribas LC, Scabini LF dos S, Zielinski KMC, Bruno OM. Identificação de espécies de madeira baseado em fusão de características em três planos anatômicos [Internet]. Livro de Resumos. 2023 ;[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/40476d85-2614-4a97-9dce-08a0c88f87e6/3178196.pdf
Vancouver
Ribas LC, Scabini LF dos S, Zielinski KMC, Bruno OM. Identificação de espécies de madeira baseado em fusão de características em três planos anatômicos [Internet]. Livro de Resumos. 2023 ;[citado 2024 set. 05 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/40476d85-2614-4a97-9dce-08a0c88f87e6/3178196.pdf
Trabalho de evento-resumo
Aplicação de RNN/ELM para extração de características de sequências de PNRG (2023)
Bruno, Odemir Martinez ; Rodrigues, Naruna Esselin
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
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 05 set. 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 set. 05 ] 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 set. 05 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/4ed0e993-5932-407b-a8e6-ef732db34f22/3178216.pdf

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