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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
Source: Portal IFSC. Unidade: IFSC
Subjects: 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: 26 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. 26 ] 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. 26 ] 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
Source: Physica A. Unidades: IFSC, ICMC
Subjects: 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: 26 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. 26 ] 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. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2024.129518
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
Source: Jornal da USP. Unidade: IFSC
Subjects: FÍSICA, TEXTURA, CIÊNCIA, INOVAÇÃO, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, FÍSICA COMPUTACIONAL
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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: 26 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. 26 ] 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. 26 ] Available from: https://jornal.usp.br/ciencias/ia-desenvolvida-na-usp-e-a-melhor-do-mundo-para-reconhecer-texturas/
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
Source: Proceedings. Conference titles: International Conference on Systems, Signals and Image Processing - IWSSIP. Unidade: IFSC
Subjects: 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: 26 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. 26 ] 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. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IWSSIP62407.2024.10634030
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
Source: Pattern Analysis and Applications. Unidade: IFSC
Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, TEXTURA
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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: 26 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. 26 ] 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. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10044-024-01230-x
Artigo de periodico
Improving deep neural network random initialization through neuronal rewiring (2024)
Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Baets, Bernard De ; Bruno, Odemir Martinez
Source: Neurocomputing. Unidade: IFSC
Subjects: REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE IMAGEM
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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: 26 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. 26 ] 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. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2024.128130
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
Source: Pattern Recognition. Unidade: IFSC
Subjects: 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: 26 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. 26 ] 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. 26 ] 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
Source: Livro de Resumos. Conference titles: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidade: IFSC
Subjects: 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: 26 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. 26 ] 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. 26 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/40476d85-2614-4a97-9dce-08a0c88f87e6/3178196.pdf
Artigo de jornal-dep/entr
IFSC/USP desenvolve “RADAM”: IA para padrões complexos - Primeira no mundo: Uma IA que treina outra IA. [Depoimento à Rui Sintra] (2023)
Bruno, Odemir Martinez ; Scabini, Leonardo Felipe dos Santos
Source: Portal IFSC. Unidade: IFSC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, FÍSICA COMPUTACIONAL, REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CIÊNCIA (DISSEMINAÇÃO)
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: 26 set. 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 set. 26 ] 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 set. 26 ] 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/
Trabalho de evento-resumo
Plasmonic biosensors based on AUNI/glass substrates using optical microscopy and machine learning image classification as detection methods (2023)
Oiticica, Pedro Ramon Almeida ; Oliveira Junior, Osvaldo Novais de ; Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Bruno, Odemir Martinez ; Ribas, Lucas Correia
Source: Livro de Resumos. Conference titles: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidade: IFSC
Subjects: SENSORES BIOMÉDICOS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
OITICICA, Pedro Ramon Almeida et al. Plasmonic biosensors based on AUNI/glass substrates using optical microscopy and machine learning image classification as detection methods. 2023, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2023. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/5194b196-066e-418f-b7cf-295b68d8e121/3178144.pdf. Acesso em: 26 set. 2024.
APA
Oiticica, P. R. A., Oliveira Junior, O. N. de, Scabini, L. F. dos S., Bruno, O. M., & Ribas, L. C. (2023). Plasmonic biosensors based on AUNI/glass substrates using optical microscopy and machine learning image classification as detection methods. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/5194b196-066e-418f-b7cf-295b68d8e121/3178144.pdf
NLM
Oiticica PRA, Oliveira Junior ON de, Scabini LF dos S, Bruno OM, Ribas LC. Plasmonic biosensors based on AUNI/glass substrates using optical microscopy and machine learning image classification as detection methods [Internet]. Livro de Resumos. 2023 ;[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/5194b196-066e-418f-b7cf-295b68d8e121/3178144.pdf
Vancouver
Oiticica PRA, Oliveira Junior ON de, Scabini LF dos S, Bruno OM, Ribas LC. Plasmonic biosensors based on AUNI/glass substrates using optical microscopy and machine learning image classification as detection methods [Internet]. Livro de Resumos. 2023 ;[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/5194b196-066e-418f-b7cf-295b68d8e121/3178144.pdf
Tese (Doutorado)
Patterns and randomness in networks for computer vision: from graphs to neural networks (2023)
Scabini, Leonardo Felipe dos Santos; Baets, Bernard De (coorient); Bruno, Odemir Martinez (Orientador)
Unidade: IFSC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, APRENDIZAGEM PROFUNDA, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SCABINI, Leonardo Felipe dos Santos. Patterns and randomness in networks for computer vision: from graphs to neural networks. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-28092023-095319/. Acesso em: 26 set. 2024.
APA
Scabini, L. F. dos S. (2023). Patterns and randomness in networks for computer vision: from graphs to neural networks (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-28092023-095319/
NLM
Scabini LF dos S. Patterns and randomness in networks for computer vision: from graphs to neural networks [Internet]. 2023 ;[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-28092023-095319/
Vancouver
Scabini LF dos S. Patterns and randomness in networks for computer vision: from graphs to neural networks [Internet]. 2023 ;[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-28092023-095319/
Artigo de periodico
Machine learning and image processing to monitor strain and tensile forces with mechanochromic sensors (2023)
Castro, Lucas Daniel Chiba de ; Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Ribas, Lucas Correia ; Bruno, Odemir Martinez ; Oliveira Junior, Osvaldo Novais de
Source: Expert Systems with Applications. Unidade: IFSC
Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE IMAGENS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CASTRO, Lucas Daniel Chiba de et al. Machine learning and image processing to monitor strain and tensile forces with mechanochromic sensors. Expert Systems with Applications, v. 212, p. 118792-1-118792-7, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.118792. Acesso em: 26 set. 2024.
APA
Castro, L. D. C. de, Scabini, L. F. dos S., Ribas, L. C., Bruno, O. M., & Oliveira Junior, O. N. de. (2023). Machine learning and image processing to monitor strain and tensile forces with mechanochromic sensors. Expert Systems with Applications, 212, 118792-1-118792-7. doi:10.1016/j.eswa.2022.118792
NLM
Castro LDC de, Scabini LF dos S, Ribas LC, Bruno OM, Oliveira Junior ON de. Machine learning and image processing to monitor strain and tensile forces with mechanochromic sensors [Internet]. Expert Systems with Applications. 2023 ; 212 118792-1-118792-7.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.118792
Vancouver
Castro LDC de, Scabini LF dos S, Ribas LC, Bruno OM, Oliveira Junior ON de. Machine learning and image processing to monitor strain and tensile forces with mechanochromic sensors [Internet]. Expert Systems with Applications. 2023 ; 212 118792-1-118792-7.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.118792
Artigo de periodico
Electrochemical and optical detection and machine learning applied to images of genosensors for diagnosis of prostate cancer with the biomarker PCA3 (2021)
Rodrigues, Valquiria Cruz; Soares, Juliana Coatrini ; Soares, Andrey Coatrini ; Braz, Daniel César; Melendez, Matias Eliseo; Ribas, Lucas Correia ; Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Bruno, Odemir Martinez ; Carvalho, Andre Lopes; Reis, Rui Manuel; Sanfelice, Rafaela Cristina; Oliveira Junior, Osvaldo Novais de
Source: Talanta. Unidades: IFSC, ICMC
Subjects: CELULOSE, SENSORES BIOMÉDICOS, BIOMARCADORES, NEOPLASIAS PROSTÁTICAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RODRIGUES, Valquiria Cruz et al. Electrochemical and optical detection and machine learning applied to images of genosensors for diagnosis of prostate cancer with the biomarker PCA3. Talanta, v. 222, n. Ja 2021, p. 121444-1-121444-10, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.talanta.2020.121444. Acesso em: 26 set. 2024.
APA
Rodrigues, V. C., Soares, J. C., Soares, A. C., Braz, D. C., Melendez, M. E., Ribas, L. C., et al. (2021). Electrochemical and optical detection and machine learning applied to images of genosensors for diagnosis of prostate cancer with the biomarker PCA3. Talanta, 222( Ja 2021), 121444-1-121444-10. doi:10.1016/j.talanta.2020.121444
NLM
Rodrigues VC, Soares JC, Soares AC, Braz DC, Melendez ME, Ribas LC, Scabini LF dos S, Bruno OM, Carvalho AL, Reis RM, Sanfelice RC, Oliveira Junior ON de. Electrochemical and optical detection and machine learning applied to images of genosensors for diagnosis of prostate cancer with the biomarker PCA3 [Internet]. Talanta. 2021 ; 222( Ja 2021): 121444-1-121444-10.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.talanta.2020.121444
Vancouver
Rodrigues VC, Soares JC, Soares AC, Braz DC, Melendez ME, Ribas LC, Scabini LF dos S, Bruno OM, Carvalho AL, Reis RM, Sanfelice RC, Oliveira Junior ON de. Electrochemical and optical detection and machine learning applied to images of genosensors for diagnosis of prostate cancer with the biomarker PCA3 [Internet]. Talanta. 2021 ; 222( Ja 2021): 121444-1-121444-10.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.talanta.2020.121444
Trabalho de evento-resumo
Structure and functioning of neural networks: the complex network properties of artificial neurons (2021)
Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Bruno, Odemir Martinez
Source: Livro de Resumos. Conference titles: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidade: IFSC
Subjects: REDES NEURAIS, REDES COMPLEXAS, VISÃO 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. Structure and functioning of neural networks: the complex network properties of artificial neurons. 2021, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2021. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/9d2b075a-6af9-460f-b6e7-5099712715da/3057054.pdf. Acesso em: 26 set. 2024.
APA
Scabini, L. F. dos S., & Bruno, O. M. (2021). Structure and functioning of neural networks: the complex network properties of artificial neurons. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/9d2b075a-6af9-460f-b6e7-5099712715da/3057054.pdf
NLM
Scabini LF dos S, Bruno OM. Structure and functioning of neural networks: the complex network properties of artificial neurons [Internet]. Livro de Resumos. 2021 ;[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/9d2b075a-6af9-460f-b6e7-5099712715da/3057054.pdf
Vancouver
Scabini LF dos S, Bruno OM. Structure and functioning of neural networks: the complex network properties of artificial neurons [Internet]. Livro de Resumos. 2021 ;[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/9d2b075a-6af9-460f-b6e7-5099712715da/3057054.pdf
Artigo de periodico
Social interaction layers in complex networks for the dynamical epidemic modeling of COVID-19 in Brazil (2021)
Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Ribas, Lucas Correia ; Neiva, Mariane Barros ; Bispo Junior, Altamir Gomes; Farfan, Alex Josue Florez; Bruno, Odemir Martinez
Source: Physica A. Unidades: IFSC, ICMC
Subjects: SURTOS DE DOENÇAS, CORONAVIRUS, AUTÔMATOS CELULARES, MODELOS EPIDEMIOLOGICOS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, CLASSIFICAÇÃO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SCABINI, Leonardo Felipe dos Santos et al. Social interaction layers in complex networks for the dynamical epidemic modeling of COVID-19 in Brazil. Physica A, v. 564, p. 125498-1-125498-14, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.physa.2020.125498. Acesso em: 26 set. 2024.
APA
Scabini, L. F. dos S., Ribas, L. C., Neiva, M. B., Bispo Junior, A. G., Farfan, A. J. F., & Bruno, O. M. (2021). Social interaction layers in complex networks for the dynamical epidemic modeling of COVID-19 in Brazil. Physica A, 564, 125498-1-125498-14. doi:10.1016/j.physa.2020.125498
NLM
Scabini LF dos S, Ribas LC, Neiva MB, Bispo Junior AG, Farfan AJF, Bruno OM. Social interaction layers in complex networks for the dynamical epidemic modeling of COVID-19 in Brazil [Internet]. Physica A. 2021 ; 564 125498-1-125498-14.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2020.125498
Vancouver
Scabini LF dos S, Ribas LC, Neiva MB, Bispo Junior AG, Farfan AJF, Bruno OM. Social interaction layers in complex networks for the dynamical epidemic modeling of COVID-19 in Brazil [Internet]. Physica A. 2021 ; 564 125498-1-125498-14.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2020.125498
Trabalho de evento-resumo
Artificial neural networks and complex networks: an integrative study of topological properties and pattern recognition (2020)
Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Bruno, Odemir Martinez
Source: Livro de Resumos. Conference titles: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidade: IFSC
Subjects: REDES COMPLEXAS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES
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. Artificial neural networks and complex networks: an integrative study of topological properties and pattern recognition. 2020, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2020. Disponível em: https://drive.google.com/file/d/1zSpq9v0UajXDmQq5rhvZXa6H1S1icuwc/view. Acesso em: 26 set. 2024.
APA
Scabini, L. F. dos S., & Bruno, O. M. (2020). Artificial neural networks and complex networks: an integrative study of topological properties and pattern recognition. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://drive.google.com/file/d/1zSpq9v0UajXDmQq5rhvZXa6H1S1icuwc/view
NLM
Scabini LF dos S, Bruno OM. Artificial neural networks and complex networks: an integrative study of topological properties and pattern recognition [Internet]. Livro de Resumos. 2020 ;[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://drive.google.com/file/d/1zSpq9v0UajXDmQq5rhvZXa6H1S1icuwc/view
Vancouver
Scabini LF dos S, Bruno OM. Artificial neural networks and complex networks: an integrative study of topological properties and pattern recognition [Internet]. Livro de Resumos. 2020 ;[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://drive.google.com/file/d/1zSpq9v0UajXDmQq5rhvZXa6H1S1icuwc/view
Artigo de periodico
Spatio-spectral networks for color-texture analysis (2020)
Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Ribas, Lucas Correia ; Bruno, Odemir Martinez
Source: Information Sciences. Unidades: IFSC, ICMC
Subjects: RECONHECIMENTO DE IMAGEM, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, REDES COMPLEXAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SCABINI, Leonardo Felipe dos Santos e RIBAS, Lucas Correia e BRUNO, Odemir Martinez. Spatio-spectral networks for color-texture analysis. Information Sciences, v. 515, p. 64-79, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.11.042. Acesso em: 26 set. 2024.
APA
Scabini, L. F. dos S., Ribas, L. C., & Bruno, O. M. (2020). Spatio-spectral networks for color-texture analysis. Information Sciences, 515, 64-79. doi:10.1016/j.ins.2019.11.042
NLM
Scabini LF dos S, Ribas LC, Bruno OM. Spatio-spectral networks for color-texture analysis [Internet]. Information Sciences. 2020 ; 515 64-79.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.11.042
Vancouver
Scabini LF dos S, Ribas LC, Bruno OM. Spatio-spectral networks for color-texture analysis [Internet]. Information Sciences. 2020 ; 515 64-79.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.11.042
Artigo de periodico
Importance of vertices in complex networks applied to texture analysis (2020)
Cantero, Sávio Vinícius Albieri Barone; Gonçalves, Diogo Nunes; Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Gonçalves, Wesley Nunes
Source: IEEE Transactions on Cybernetics. Unidade: IFSC
Subjects: TEXTURA, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, REDES COMPLEXAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
CANTERO, Sávio Vinícius Albieri Barone et al. Importance of vertices in complex networks applied to texture analysis. IEEE Transactions on Cybernetics, v. 50, n. 2, p. 777-786, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TCYB.2018.2873135. Acesso em: 26 set. 2024.
APA
Cantero, S. V. A. B., Gonçalves, D. N., Scabini, L. F. dos S., & Gonçalves, W. N. (2020). Importance of vertices in complex networks applied to texture analysis. IEEE Transactions on Cybernetics, 50( 2), 777-786. doi:10.1109/TCYB.2018.2873135
NLM
Cantero SVAB, Gonçalves DN, Scabini LF dos S, Gonçalves WN. Importance of vertices in complex networks applied to texture analysis [Internet]. IEEE Transactions on Cybernetics. 2020 ; 50( 2): 777-786.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TCYB.2018.2873135
Vancouver
Cantero SVAB, Gonçalves DN, Scabini LF dos S, Gonçalves WN. Importance of vertices in complex networks applied to texture analysis [Internet]. IEEE Transactions on Cybernetics. 2020 ; 50( 2): 777-786.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TCYB.2018.2873135
Artigo de periodico
Fusion of complex networks and randomized neural networks for texture analysis (2020)
Ribas, Lucas Correia ; Sá Júnior, Jarbas Joaci de Mesquita; Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Bruno, Odemir Martinez
Source: Pattern Recognition. Unidades: IFSC, ICMC
Subjects: REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL, TEXTURA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RIBAS, Lucas Correia et al. Fusion of complex networks and randomized neural networks for texture analysis. Pattern Recognition, v. 103, p. 107189-1-107189-10, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2019.107189. Acesso em: 26 set. 2024.
APA
Ribas, L. C., Sá Júnior, J. J. de M., Scabini, L. F. dos S., & Bruno, O. M. (2020). Fusion of complex networks and randomized neural networks for texture analysis. Pattern Recognition, 103, 107189-1-107189-10. doi:10.1016/j.patcog.2019.107189
NLM
Ribas LC, Sá Júnior JJ de M, Scabini LF dos S, Bruno OM. Fusion of complex networks and randomized neural networks for texture analysis [Internet]. Pattern Recognition. 2020 ; 103 107189-1-107189-10.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2019.107189
Vancouver
Ribas LC, Sá Júnior JJ de M, Scabini LF dos S, Bruno OM. Fusion of complex networks and randomized neural networks for texture analysis [Internet]. Pattern Recognition. 2020 ; 103 107189-1-107189-10.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2019.107189
Trabalho de evento-anais periodico
Deep convolutional neural networks for plant species characterization based on leaf midrib (2019)
Scabini, Leonardo Felipe dos Santos; Condori, Rayner Harold Montes ; Munhoz, Isabella de Cassia Lima; Bruno, Odemir Martinez
Source: Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Conference titles: International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns - CAIP. Unidades: IFSC, ICMC, BIOINFORMÁTICA
Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SCABINI, Leonardo Felipe dos Santos et al. Deep convolutional neural networks for plant species characterization based on leaf midrib. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Heidelberg: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-29891-3_34. Acesso em: 26 set. 2024. , 2019
APA
Scabini, L. F. dos S., Condori, R. H. M., Munhoz, I. de C. L., & Bruno, O. M. (2019). Deep convolutional neural networks for plant species characterization based on leaf midrib. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Heidelberg: Springer. doi:10.1007/978-3-030-29891-3_34
NLM
Scabini LF dos S, Condori RHM, Munhoz I de CL, Bruno OM. Deep convolutional neural networks for plant species characterization based on leaf midrib [Internet]. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. 2019 ; 11679 389-401.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-29891-3_34
Vancouver
Scabini LF dos S, Condori RHM, Munhoz I de CL, Bruno OM. Deep convolutional neural networks for plant species characterization based on leaf midrib [Internet]. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. 2019 ; 11679 389-401.[citado 2024 set. 26 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-29891-3_34

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