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Artigo de periodico
The Impact of Interdisciplinary, Gender and Geographic Distributions on the Citation Patterns of the Journal of Chemical Information and Modeling (2024)
Prati, Ronaldo C.; Rodrigues, Bruno S. M.; Aragão, Iberis; Soares, Thereza A. ; Quiles, Marcos Gonçalves ; Silva, Juarez Lopes Ferreira da
Source: Journal of Chemical Information and Modeling. Unidade: IQSC
Subjects: BIOENGENHARIA, BIOTECNOLOGIA, BIOLOGIA, MATERIAIS
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ABNT
PRATI, Ronaldo C. et al. The Impact of Interdisciplinary, Gender and Geographic Distributions on the Citation Patterns of the Journal of Chemical Information and Modeling. Journal of Chemical Information and Modeling, v. 64, n. 4, p. 1107–1111, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.3c02014. Acesso em: 01 nov. 2024.
APA
Prati, R. C., Rodrigues, B. S. M., Aragão, I., Soares, T. A., Quiles, M. G., & Silva, J. L. F. da. (2024). The Impact of Interdisciplinary, Gender and Geographic Distributions on the Citation Patterns of the Journal of Chemical Information and Modeling. Journal of Chemical Information and Modeling, 64( 4), 1107–1111. doi:10.1021/acs.jcim.3c02014
NLM
Prati RC, Rodrigues BSM, Aragão I, Soares TA, Quiles MG, Silva JLF da. The Impact of Interdisciplinary, Gender and Geographic Distributions on the Citation Patterns of the Journal of Chemical Information and Modeling [Internet]. Journal of Chemical Information and Modeling. 2024 ;64( 4): 1107–1111.[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.3c02014
Vancouver
Prati RC, Rodrigues BSM, Aragão I, Soares TA, Quiles MG, Silva JLF da. The Impact of Interdisciplinary, Gender and Geographic Distributions on the Citation Patterns of the Journal of Chemical Information and Modeling [Internet]. Journal of Chemical Information and Modeling. 2024 ;64( 4): 1107–1111.[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.3c02014
Parte de monografia/livro
Guided clustering for selecting representatives samples in chemical databases (2023)
Calderan, Felipe V ; Mendonça, João Paulo A. de ; Silva, Juarez Lopes Ferreira da ; Quiles, Marcos Gonçalves
Source: Computational Science and Its Applications. ICCSA 2023. Lecture Notes in Computer Science. Unidade: IQSC
Subjects: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO, QUÍMICA, MATERIAIS
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ABNT
CALDERAN, Felipe V et al. Guided clustering for selecting representatives samples in chemical databases. Computational Science and Its Applications. ICCSA 2023. Lecture Notes in Computer Science. Tradução . Cham: Instituto de Química de São Carlos, Universidade de São Paulo, 2023. . Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-37126-4_10. Acesso em: 01 nov. 2024.
APA
Calderan, F. V., Mendonça, J. P. A. de, Silva, J. L. F. da, & Quiles, M. G. (2023). Guided clustering for selecting representatives samples in chemical databases. In Computational Science and Its Applications. ICCSA 2023. Lecture Notes in Computer Science. Cham: Instituto de Química de São Carlos, Universidade de São Paulo. doi:10.1007/978-3-031-37126-4_10
NLM
Calderan FV, Mendonça JPA de, Silva JLF da, Quiles MG. Guided clustering for selecting representatives samples in chemical databases [Internet]. In: Computational Science and Its Applications. ICCSA 2023. Lecture Notes in Computer Science. Cham: Instituto de Química de São Carlos, Universidade de São Paulo; 2023. [citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-37126-4_10
Vancouver
Calderan FV, Mendonça JPA de, Silva JLF da, Quiles MG. Guided clustering for selecting representatives samples in chemical databases [Internet]. In: Computational Science and Its Applications. ICCSA 2023. Lecture Notes in Computer Science. Cham: Instituto de Química de São Carlos, Universidade de São Paulo; 2023. [citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-37126-4_10
Trabalho de evento-resumo
Materials design for Na-ion batteries based on computational simulations (2023)
Silva, Juarez Lopes Ferreira da ; Lourenço, Tuanan da Costa ; Fiates, Juliane ; Moraes, Alex Silva de; Pinheiro, Gabriel A ; Lopes, Mauro Chierici ; Quiles, Marcos Gonçalves ; Siqueira, Leonardo José Amaral de ; Dias, Luis Gustavo
Conference titles: Brazil MRS Meeting. Unidades: IQSC, FFCLRP
Subjects: BATERIAS ELÉTRICAS, SÓDIO, SIMULAÇÃO, ELETROQUÍMICA
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ABNT
SILVA, Juarez Lopes Ferreira da et al. Materials design for Na-ion batteries based on computational simulations. 2023, Anais.. Rio de Janeiro: Instituto de Química de São Carlos, Universidade de São Paulo, 2023. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/4a8b5c4b-ab37-4a91-a5f4-e64f091e153a/P20769.pdf. Acesso em: 01 nov. 2024.
APA
Silva, J. L. F. da, Lourenço, T. da C., Fiates, J., Moraes, A. S. de, Pinheiro, G. A., Lopes, M. C., et al. (2023). Materials design for Na-ion batteries based on computational simulations. In . Rio de Janeiro: Instituto de Química de São Carlos, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/4a8b5c4b-ab37-4a91-a5f4-e64f091e153a/P20769.pdf
NLM
Silva JLF da, Lourenço T da C, Fiates J, Moraes AS de, Pinheiro GA, Lopes MC, Quiles MG, Siqueira LJA de, Dias LG. Materials design for Na-ion batteries based on computational simulations [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/4a8b5c4b-ab37-4a91-a5f4-e64f091e153a/P20769.pdf
Vancouver
Silva JLF da, Lourenço T da C, Fiates J, Moraes AS de, Pinheiro GA, Lopes MC, Quiles MG, Siqueira LJA de, Dias LG. Materials design for Na-ion batteries based on computational simulations [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/4a8b5c4b-ab37-4a91-a5f4-e64f091e153a/P20769.pdf
Trabalho de evento
The impact of low-cost molecular geometry optimization in property prediction via graph neural network (2022)
Pinheiro, Gabriel A ; Calderan, Felipe V ; Silva, Juarez Lopes Ferreira da ; Quiles, Marcos Gonçalves
Source: Book of Abstracts. Conference titles: IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA). Unidade: IQSC
Subjects: ESTRUTURA MOLECULAR (QUÍMICA TEÓRICA), REDES NEURAIS, ALGORITMOS
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ABNT
PINHEIRO, Gabriel A et al. The impact of low-cost molecular geometry optimization in property prediction via graph neural network. 2022, Anais.. Nassau: Instituto de Química de São Carlos, Universidade de São Paulo, 2022. p. 603-608. Disponível em: https://doi.org/10.1109/ICMLA55696.2022.00092. Acesso em: 01 nov. 2024.
APA
Pinheiro, G. A., Calderan, F. V., Silva, J. L. F. da, & Quiles, M. G. (2022). The impact of low-cost molecular geometry optimization in property prediction via graph neural network. In Book of Abstracts (p. 603-608). Nassau: Instituto de Química de São Carlos, Universidade de São Paulo. doi:10.1109/ICMLA55696.2022.00092
NLM
Pinheiro GA, Calderan FV, Silva JLF da, Quiles MG. The impact of low-cost molecular geometry optimization in property prediction via graph neural network [Internet]. Book of Abstracts. 2022 ; 603-608.[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICMLA55696.2022.00092
Vancouver
Pinheiro GA, Calderan FV, Silva JLF da, Quiles MG. The impact of low-cost molecular geometry optimization in property prediction via graph neural network [Internet]. Book of Abstracts. 2022 ; 603-608.[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICMLA55696.2022.00092
Artigo de periodico
SMICLR: Contrastive Learning on Multiple Molecular Representations for Semisupervised and Unsupervised Representation Learning (2022)
Pinheiro, Gabriel A.; Silva, Juarez Lopes Ferreira da ; Quiles, Marcos Gonçalves
Source: Journal of Chemical Information and Modeling. Unidade: IQSC
Subjects: MODELAGEM MOLECULAR, MOLÉCULA, QUÍMICA TEÓRICA
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ABNT
PINHEIRO, Gabriel A. e SILVA, Juarez Lopes Ferreira da e QUILES, Marcos Gonçalves. SMICLR: Contrastive Learning on Multiple Molecular Representations for Semisupervised and Unsupervised Representation Learning. Journal of Chemical Information and Modeling, v. 62, n. 17, p. 3948–3960, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.2c00521. Acesso em: 01 nov. 2024.
APA
Pinheiro, G. A., Silva, J. L. F. da, & Quiles, M. G. (2022). SMICLR: Contrastive Learning on Multiple Molecular Representations for Semisupervised and Unsupervised Representation Learning. Journal of Chemical Information and Modeling, 62( 17), 3948–3960. doi:10.1021/acs.jcim.2c00521
NLM
Pinheiro GA, Silva JLF da, Quiles MG. SMICLR: Contrastive Learning on Multiple Molecular Representations for Semisupervised and Unsupervised Representation Learning [Internet]. Journal of Chemical Information and Modeling. 2022 ; 62( 17): 3948–3960.[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.2c00521
Vancouver
Pinheiro GA, Silva JLF da, Quiles MG. SMICLR: Contrastive Learning on Multiple Molecular Representations for Semisupervised and Unsupervised Representation Learning [Internet]. Journal of Chemical Information and Modeling. 2022 ; 62( 17): 3948–3960.[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.2c00521
Artigo de periodico
Molecular Property Prediction and Molecular Design Using a Supervised Grammar Variational Autoencoder (2022)
Oliveira, Andre F ; Silva, Juarez Lopes Ferreira da ; Quiles, Marcos Gonçalves
Source: Journal of Chemical Information and Modeling. Unidade: IQSC
Subjects: ENERGIA, MOLÉCULA
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ABNT
OLIVEIRA, Andre F e SILVA, Juarez Lopes Ferreira da e QUILES, Marcos Gonçalves. Molecular Property Prediction and Molecular Design Using a Supervised Grammar Variational Autoencoder. Journal of Chemical Information and Modeling, v. 62, p. 817−828, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.1c01573. Acesso em: 01 nov. 2024.
APA
Oliveira, A. F., Silva, J. L. F. da, & Quiles, M. G. (2022). Molecular Property Prediction and Molecular Design Using a Supervised Grammar Variational Autoencoder. Journal of Chemical Information and Modeling, 62, 817−828. doi:10.1021/acs.jcim.1c01573
NLM
Oliveira AF, Silva JLF da, Quiles MG. Molecular Property Prediction and Molecular Design Using a Supervised Grammar Variational Autoencoder [Internet]. Journal of Chemical Information and Modeling. 2022 ; 62 817−828.[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.1c01573
Vancouver
Oliveira AF, Silva JLF da, Quiles MG. Molecular Property Prediction and Molecular Design Using a Supervised Grammar Variational Autoencoder [Internet]. Journal of Chemical Information and Modeling. 2022 ; 62 817−828.[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.1c01573
Artigo de periodico
Correlation-based framework for extraction of insights from quantum chemistry databases: Applications for nanoclusters (2021)
Mucelini, Johnatan ; Quiles, Marcos Gonçalves ; Prati, Ronaldo Cristiano ; Silva, Juarez Lopes Ferreira da
Source: Journal of Chemical Information and Modeling. Unidade: IQSC
Subjects: QUÍMICA QUÂNTICA, MINERAÇÃO DE DADOS, FRAMEWORKS
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ABNT
MUCELINI, Johnatan et al. Correlation-based framework for extraction of insights from quantum chemistry databases: Applications for nanoclusters. Journal of Chemical Information and Modeling, v. 61, p. 1125-1135, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.0c01267. Acesso em: 01 nov. 2024.
APA
Mucelini, J., Quiles, M. G., Prati, R. C., & Silva, J. L. F. da. (2021). Correlation-based framework for extraction of insights from quantum chemistry databases: Applications for nanoclusters. Journal of Chemical Information and Modeling, 61, 1125-1135. doi:10.1021/acs.jcim.0c01267
NLM
Mucelini J, Quiles MG, Prati RC, Silva JLF da. Correlation-based framework for extraction of insights from quantum chemistry databases: Applications for nanoclusters [Internet]. Journal of Chemical Information and Modeling. 2021 ; 61 1125-1135.[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.0c01267
Vancouver
Mucelini J, Quiles MG, Prati RC, Silva JLF da. Correlation-based framework for extraction of insights from quantum chemistry databases: Applications for nanoclusters [Internet]. Journal of Chemical Information and Modeling. 2021 ; 61 1125-1135.[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.0c01267
Artigo de periodico
Ab initio insights into the formation mechanisms of 55-atom Pt- based core−Shell Nanoalloys (2020)
Mendes, Paulo de Carvalho Dias ; Justo, Stella Granatto ; Mucelini, Johnatan ; Soares, Marinalva Dias ; Batista, Krys Elly de Araújo ; Quiles, Marcos Gonçalves ; Piotrowski, Maurício Jeomar ; Silva, Juarez Lopes Ferreira da
Source: The Journal of Physical Chemistry C. Unidade: IQSC
Subjects: CATALISADORES, NANOPARTÍCULAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MENDES, Paulo de Carvalho Dias et al. Ab initio insights into the formation mechanisms of 55-atom Pt- based core−Shell Nanoalloys. The Journal of Physical Chemistry C, v. 124, n. 1, p. 1158-1164, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1021/acs.jpcc.9b09561. Acesso em: 01 nov. 2024.
APA
Mendes, P. de C. D., Justo, S. G., Mucelini, J., Soares, M. D., Batista, K. E. de A., Quiles, M. G., et al. (2020). Ab initio insights into the formation mechanisms of 55-atom Pt- based core−Shell Nanoalloys. The Journal of Physical Chemistry C, 124( 1), 1158-1164. doi:10.1021/acs.jpcc.9b09561
NLM
Mendes P de CD, Justo SG, Mucelini J, Soares MD, Batista KE de A, Quiles MG, Piotrowski MJ, Silva JLF da. Ab initio insights into the formation mechanisms of 55-atom Pt- based core−Shell Nanoalloys [Internet]. The Journal of Physical Chemistry C. 2020 ; 124( 1): 1158-1164.[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acs.jpcc.9b09561
Vancouver
Mendes P de CD, Justo SG, Mucelini J, Soares MD, Batista KE de A, Quiles MG, Piotrowski MJ, Silva JLF da. Ab initio insights into the formation mechanisms of 55-atom Pt- based core−Shell Nanoalloys [Internet]. The Journal of Physical Chemistry C. 2020 ; 124( 1): 1158-1164.[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acs.jpcc.9b09561
Trabalho de evento-anais periodico
Graph-Based Clustering Analysis of the QM9 Dataset via SMILES Descriptors (2020)
Pinheiro, Gabriel A; Silva, Juarez Lopes Ferreira da ; Soares, Marinalva Dias ; Quiles, Marcos Gonçalves
Source: Lecture Notes in Computer Science. Conference titles: Computational Science and Its Applications – ICCSA. Unidade: IQSC
Assunto: QUÍMICA QUÂNTICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PINHEIRO, Gabriel A et al. Graph-Based Clustering Analysis of the QM9 Dataset via SMILES Descriptors. Lecture Notes in Computer Science. Heidelberg: Instituto de Química de São Carlos, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-58799-4_31. Acesso em: 01 nov. 2024. , 2020
APA
Pinheiro, G. A., Silva, J. L. F. da, Soares, M. D., & Quiles, M. G. (2020). Graph-Based Clustering Analysis of the QM9 Dataset via SMILES Descriptors. Lecture Notes in Computer Science. Heidelberg: Instituto de Química de São Carlos, Universidade de São Paulo. doi:10.1007/978-3-030-58799-4_31
NLM
Pinheiro GA, Silva JLF da, Soares MD, Quiles MG. Graph-Based Clustering Analysis of the QM9 Dataset via SMILES Descriptors [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2020 ; 12249 421-433.[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-58799-4_31
Vancouver
Pinheiro GA, Silva JLF da, Soares MD, Quiles MG. Graph-Based Clustering Analysis of the QM9 Dataset via SMILES Descriptors [Internet]. Lecture Notes in Computer Science. 2020 ; 12249 421-433.[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-58799-4_31
Artigo de periodico
Ab Initio Investigation of CO2 Adsorption on 13-Atom 4d Clusters (2020)
Batista, Krys Elly de Araújo ; Restrepo, Vivianne k ; Soares, Marinalva Dias ; Quiles, Marcos Gonçalves ; Piotrowski, Maurício Jeomar ; Silva, Juarez Lopes Ferreira da
Source: Journal of Chemical Information and Modeling. Unidade: IQSC
Assunto: CLUSTERS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BATISTA, Krys Elly de Araújo et al. Ab Initio Investigation of CO2 Adsorption on 13-Atom 4d Clusters. Journal of Chemical Information and Modeling, v. 60, p. 537-545, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.9b00792. Acesso em: 01 nov. 2024.
APA
Batista, K. E. de A., Restrepo, V. k, Soares, M. D., Quiles, M. G., Piotrowski, M. J., & Silva, J. L. F. da. (2020). Ab Initio Investigation of CO2 Adsorption on 13-Atom 4d Clusters. Journal of Chemical Information and Modeling, 60, 537-545. doi:10.1021/acs.jcim.9b00792
NLM
Batista KE de A, Restrepo V k, Soares MD, Quiles MG, Piotrowski MJ, Silva JLF da. Ab Initio Investigation of CO2 Adsorption on 13-Atom 4d Clusters [Internet]. Journal of Chemical Information and Modeling. 2020 ; 60 537-545.[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.9b00792
Vancouver
Batista KE de A, Restrepo V k, Soares MD, Quiles MG, Piotrowski MJ, Silva JLF da. Ab Initio Investigation of CO2 Adsorption on 13-Atom 4d Clusters [Internet]. Journal of Chemical Information and Modeling. 2020 ; 60 537-545.[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acs.jcim.9b00792
Artigo de periodico
Machine Learning Prediction of Nine Molecular Properties Based on the SMILES Representation of the QM9 Quantum-Chemistry Dataset (2020)
Pinheiro, Gabriel A.; Mucelini, Johnatan ; Soares, Marinalva Dias ; Prati, Ronaldo Cristiano ; Silva, Juarez Lopes Ferreira da ; Quiles, Marcos Gonçalves
Source: Journal of Physical Chemistry A. Unidades: IQSC, ICMC
Assunto: QUÍMICA QUÂNTICA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PINHEIRO, Gabriel A. et al. Machine Learning Prediction of Nine Molecular Properties Based on the SMILES Representation of the QM9 Quantum-Chemistry Dataset. Journal of Physical Chemistry A, v. No 2020, n. 47, p. 9854–9866, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1021/acs.jpca.0c05969. Acesso em: 01 nov. 2024.
APA
Pinheiro, G. A., Mucelini, J., Soares, M. D., Prati, R. C., Silva, J. L. F. da, & Quiles, M. G. (2020). Machine Learning Prediction of Nine Molecular Properties Based on the SMILES Representation of the QM9 Quantum-Chemistry Dataset. Journal of Physical Chemistry A, No 2020( 47), 9854–9866. doi:10.1021/acs.jpca.0c05969
NLM
Pinheiro GA, Mucelini J, Soares MD, Prati RC, Silva JLF da, Quiles MG. Machine Learning Prediction of Nine Molecular Properties Based on the SMILES Representation of the QM9 Quantum-Chemistry Dataset [Internet]. Journal of Physical Chemistry A. 2020 ; No 2020( 47): 9854–9866.[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acs.jpca.0c05969
Vancouver
Pinheiro GA, Mucelini J, Soares MD, Prati RC, Silva JLF da, Quiles MG. Machine Learning Prediction of Nine Molecular Properties Based on the SMILES Representation of the QM9 Quantum-Chemistry Dataset [Internet]. Journal of Physical Chemistry A. 2020 ; No 2020( 47): 9854–9866.[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acs.jpca.0c05969
Trabalho de evento-resumo
Aplicação de métodos de agrupamento de dados para Análise de clusters de óxidos (2019)
Lopes, Danielle R; Ozório, Mailde da Silva ; Quiles, Marcos Gonçalves ; Silva, Juarez Lopes Ferreira da
Source: Resumos. Conference titles: Simpósio Internacional de Iniciação Científica e Tecnológica da Universidade de São Paulo - SIICUSP. Unidades: IQSC, ICMC
Assunto: CLUSTERS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
LOPES, Danielle R et al. Aplicação de métodos de agrupamento de dados para Análise de clusters de óxidos. 2019, Anais.. São Paulo: Universidade de São Paulo - USP, 2019. Disponível em: https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210. Acesso em: 01 nov. 2024.
APA
Lopes, D. R., Ozório, M. da S., Quiles, M. G., & Silva, J. L. F. da. (2019). Aplicação de métodos de agrupamento de dados para Análise de clusters de óxidos. In Resumos. São Paulo: Universidade de São Paulo - USP. Recuperado de https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210
NLM
Lopes DR, Ozório M da S, Quiles MG, Silva JLF da. Aplicação de métodos de agrupamento de dados para Análise de clusters de óxidos [Internet]. Resumos. 2019 ;[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210
Vancouver
Lopes DR, Ozório M da S, Quiles MG, Silva JLF da. Aplicação de métodos de agrupamento de dados para Análise de clusters de óxidos [Internet]. Resumos. 2019 ;[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210
Trabalho de evento-resumo
Técnicas de Aprendizado de Máquina Aplicadas aos Dicalcogenetos de Metais de Transição (2019)
Marcon, Guilherme S; Caturello, Naidel A. M. S ; Quiles, Marcos Gonçalves ; Silva, Juarez Lopes Ferreira da
Source: Resumos. Conference titles: Simpósio Internacional de Iniciação Científica e Tecnológica da Universidade de São Paulo - SIICUSP. Unidades: IQSC, ICMC
Assunto: METAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MARCON, Guilherme S et al. Técnicas de Aprendizado de Máquina Aplicadas aos Dicalcogenetos de Metais de Transição. 2019, Anais.. São Paulo: Universidade de São Paulo - USP, 2019. Disponível em: https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210. Acesso em: 01 nov. 2024.
APA
Marcon, G. S., Caturello, N. A. M. S., Quiles, M. G., & Silva, J. L. F. da. (2019). Técnicas de Aprendizado de Máquina Aplicadas aos Dicalcogenetos de Metais de Transição. In Resumos. São Paulo: Universidade de São Paulo - USP. Recuperado de https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210
NLM
Marcon GS, Caturello NAMS, Quiles MG, Silva JLF da. Técnicas de Aprendizado de Máquina Aplicadas aos Dicalcogenetos de Metais de Transição [Internet]. Resumos. 2019 ;[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210
Vancouver
Marcon GS, Caturello NAMS, Quiles MG, Silva JLF da. Técnicas de Aprendizado de Máquina Aplicadas aos Dicalcogenetos de Metais de Transição [Internet]. Resumos. 2019 ;[citado 2024 nov. 01 ] Available from: https://uspdigital.usp.br/siicusp/siicPublicacao.jsp?codmnu=7210

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