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Trabalho de evento
Exploring neighborhood variancy for rule search optimization in life-like network automata (2024)
Zielinski, Kallil Miguel Caparroz ; Scabini, Leonardo Felipe dos Santos ; Ribas, Lucas Correia ; Bruno, Odemir Martinez
Source: Proceedings. Conference titles: International Conference on Pattern Recognition Systems - ICPRS. Unidade: IFSC
Subjects: FÍSICA COMPUTACIONAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES
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ABNT
ZIELINSKI, Kallil Miguel Caparroz et al. Exploring neighborhood variancy for rule search optimization in life-like network automata. 2024, Anais.. Piscataway: Institute of Electrical and Electronic Engineers - IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/ICPRS62101.2024.10677825. Acesso em: 03 out. 2024.
APA
Zielinski, K. M. C., Scabini, L. F. dos S., Ribas, L. C., & Bruno, O. M. (2024). Exploring neighborhood variancy for rule search optimization in life-like network automata. In Proceedings. Piscataway: Institute of Electrical and Electronic Engineers - IEEE. doi:10.1109/ICPRS62101.2024.10677825
NLM
Zielinski KMC, Scabini LF dos S, Ribas LC, Bruno OM. Exploring neighborhood variancy for rule search optimization in life-like network automata [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 out. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICPRS62101.2024.10677825
Vancouver
Zielinski KMC, Scabini LF dos S, Ribas LC, Bruno OM. Exploring neighborhood variancy for rule search optimization in life-like network automata [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2024 out. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1109/ICPRS62101.2024.10677825
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: 03 out. 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 out. 03 ] 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 out. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2024.129518
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: 03 out. 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 out. 03 ] 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 out. 03 ] 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: 03 out. 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 out. 03 ] 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 out. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2024.128130
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
Source: Pattern Recognition. Unidades: IFSC, EP
Subjects: 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: 03 out. 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 out. 03 ] 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 out. 03 ] 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
Source: Chaos, Solitons and Fractals. Unidade: IFSC
Subjects: 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: 03 out. 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 out. 03 ] 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 out. 03 ] 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
Source: Pattern Recognition. Unidade: IFSC
Subjects: REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL, TEXTURA, RECONHECIMENTO DE PADRÕES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 03 out. 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 out. 03 ] 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 out. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2024.110566
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: 03 out. 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 out. 03 ] 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 out. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.109802
Artigo de periodico
Exploring ordered patterns in the adjacency matrix for improving machine learning on complex networks (2023)
Neiva, Mariane Barros ; Bruno, Odemir Martinez
Source: Physica A. Unidades: IFSC, ICMC
Subjects: REDES NEURAIS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, APRENDIZAGEM PROFUNDA, REDES COMPLEXAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
NEIVA, Mariane Barros e BRUNO, Odemir Martinez. Exploring ordered patterns in the adjacency matrix for improving machine learning on complex networks. Physica A, v. 626, p. 129086-1-129086-11, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.physa.2023.129086. Acesso em: 03 out. 2024.
APA
Neiva, M. B., & Bruno, O. M. (2023). Exploring ordered patterns in the adjacency matrix for improving machine learning on complex networks. Physica A, 626, 129086-1-129086-11. doi:10.1016/j.physa.2023.129086
NLM
Neiva MB, Bruno OM. Exploring ordered patterns in the adjacency matrix for improving machine learning on complex networks [Internet]. Physica A. 2023 ; 626 129086-1-129086-11.[citado 2024 out. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2023.129086
Vancouver
Neiva MB, Bruno OM. Exploring ordered patterns in the adjacency matrix for improving machine learning on complex networks [Internet]. Physica A. 2023 ; 626 129086-1-129086-11.[citado 2024 out. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2023.129086
Parte de monografia/livro
Recent advances in machine learning for electrochemical, optical, and gas sensors (2023)
Materon, Elsa Maria ; Silva, Filipe Sampaio Reis da ; Ribas, Lucas Correia ; Joshi, Nirav Kumar Jitendrabhai ; Bruno, Odemir Martinez ; Carrilho, Emanuel ; Oliveira Junior, Osvaldo Novais de
Source: Machine learning for advanced functional materials. Unidades: IFSC, IQSC
Subjects: ELETROQUÍMICA, SENSORES QUÍMICOS, SENSORES ÓPTICOS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MATERON, Elsa Maria et al. Recent advances in machine learning for electrochemical, optical, and gas sensors. Machine learning for advanced functional materials. Tradução . Singapore: Springer, 2023. . Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-981-99-0393-1_6. Acesso em: 03 out. 2024.
APA
Materon, E. M., Silva, F. S. R. da, Ribas, L. C., Joshi, N. K. J., Bruno, O. M., Carrilho, E., & Oliveira Junior, O. N. de. (2023). Recent advances in machine learning for electrochemical, optical, and gas sensors. In Machine learning for advanced functional materials. Singapore: Springer. doi:10.1007/978-981-99-0393-1_6
NLM
Materon EM, Silva FSR da, Ribas LC, Joshi NKJ, Bruno OM, Carrilho E, Oliveira Junior ON de. Recent advances in machine learning for electrochemical, optical, and gas sensors [Internet]. In: Machine learning for advanced functional materials. Singapore: Springer; 2023. [citado 2024 out. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-981-99-0393-1_6
Vancouver
Materon EM, Silva FSR da, Ribas LC, Joshi NKJ, Bruno OM, Carrilho E, Oliveira Junior ON de. Recent advances in machine learning for electrochemical, optical, and gas sensors [Internet]. In: Machine learning for advanced functional materials. Singapore: Springer; 2023. [citado 2024 out. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-981-99-0393-1_6
Artigo de periodico
Learning graph representation with randomized neural network for dynamic texture classification (2022)
Ribas, Lucas Correia ; Sá Júnior, Jarbas Joaci de Mesquita; Manzanera, Antoine ; Bruno, Odemir Martinez
Source: Applied Soft Computing. Unidades: IFSC, ICMC
Subjects: REDES COMPLEXAS, VISÃO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RIBAS, Lucas Correia et al. Learning graph representation with randomized neural network for dynamic texture classification. Applied Soft Computing, v. 114, n. Ja 2022, p. 108035-1-108035-14, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.108035. Acesso em: 03 out. 2024.
APA
Ribas, L. C., Sá Júnior, J. J. de M., Manzanera, A., & Bruno, O. M. (2022). Learning graph representation with randomized neural network for dynamic texture classification. Applied Soft Computing, 114( Ja 2022), 108035-1-108035-14. doi:10.1016/j.asoc.2021.108035
NLM
Ribas LC, Sá Júnior JJ de M, Manzanera A, Bruno OM. Learning graph representation with randomized neural network for dynamic texture classification [Internet]. Applied Soft Computing. 2022 ; 114( Ja 2022): 108035-1-108035-14.[citado 2024 out. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.108035
Vancouver
Ribas LC, Sá Júnior JJ de M, Manzanera A, Bruno OM. Learning graph representation with randomized neural network for dynamic texture classification [Internet]. Applied Soft Computing. 2022 ; 114( Ja 2022): 108035-1-108035-14.[citado 2024 out. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.108035
Trabalho de evento-resumo
Uma visão sobre sistemas biológicos, comportamentos dinâmicos presentes na natureza e caoticidade (2022)
Bispo Junior, Altamir Gomes; Petrovskii, Sergei; Bruno, Odemir Martinez
Source: Livro de Resumos. Conference titles: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidade: IFSC
Subjects: CAOS (SISTEMAS DINÂMICOS), RECONHECIMENTO DE PADRÕES
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BISPO JUNIOR, Altamir Gomes e PETROVSKII, Sergei e BRUNO, Odemir Martinez. Uma visão sobre sistemas biológicos, comportamentos dinâmicos presentes na natureza e caoticidade. 2022, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2022. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/f5edf91c-6b7a-4cf4-9059-73ade83c57c7/3121089.pdf. Acesso em: 03 out. 2024.
APA
Bispo Junior, A. G., Petrovskii, S., & Bruno, O. M. (2022). Uma visão sobre sistemas biológicos, comportamentos dinâmicos presentes na natureza e caoticidade. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/f5edf91c-6b7a-4cf4-9059-73ade83c57c7/3121089.pdf
NLM
Bispo Junior AG, Petrovskii S, Bruno OM. Uma visão sobre sistemas biológicos, comportamentos dinâmicos presentes na natureza e caoticidade [Internet]. Livro de Resumos. 2022 ;[citado 2024 out. 03 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/f5edf91c-6b7a-4cf4-9059-73ade83c57c7/3121089.pdf
Vancouver
Bispo Junior AG, Petrovskii S, Bruno OM. Uma visão sobre sistemas biológicos, comportamentos dinâmicos presentes na natureza e caoticidade [Internet]. Livro de Resumos. 2022 ;[citado 2024 out. 03 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/f5edf91c-6b7a-4cf4-9059-73ade83c57c7/3121089.pdf
Artigo de periodico
A complex network based approach for knee osteoarthritis detection: data from the Osteoarthritis initiative (2022)
Ribas, Lucas Correia ; Riad, Rabia ; Jennane, Rachid ; Bruno, Odemir Martinez
Source: Biomedical Signal Processing and Control. Unidades: IFSC, ICMC
Subjects: REDES COMPLEXAS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, OSTEOARTRITE DO JOELHO
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RIBAS, Lucas Correia et al. A complex network based approach for knee osteoarthritis detection: data from the Osteoarthritis initiative. Biomedical Signal Processing and Control, v. 222, n. Ja 2022, p. 103133-1-103133-10, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.bspc.2021.103133. Acesso em: 03 out. 2024.
APA
Ribas, L. C., Riad, R., Jennane, R., & Bruno, O. M. (2022). A complex network based approach for knee osteoarthritis detection: data from the Osteoarthritis initiative. Biomedical Signal Processing and Control, 222( Ja 2022), 103133-1-103133-10. doi:10.1016/j.bspc.2021.103133
NLM
Ribas LC, Riad R, Jennane R, Bruno OM. A complex network based approach for knee osteoarthritis detection: data from the Osteoarthritis initiative [Internet]. Biomedical Signal Processing and Control. 2022 ; 222( Ja 2022): 103133-1-103133-10.[citado 2024 out. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.bspc.2021.103133
Vancouver
Ribas LC, Riad R, Jennane R, Bruno OM. A complex network based approach for knee osteoarthritis detection: data from the Osteoarthritis initiative [Internet]. Biomedical Signal Processing and Control. 2022 ; 222( Ja 2022): 103133-1-103133-10.[citado 2024 out. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.bspc.2021.103133
Trabalho de evento-resumo
Aplicações de redes complexas e ferramentas de geometria computacional em sistemas dinâmicos (2022)
Bispo Junior, Altamir Gomes; Bruno, Odemir Martinez
Source: Livro de Resumos. Conference titles: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidade: IFSC
Subjects: GEOMETRIA COMPUTACIONAL, SISTEMAS DINÂMICOS, REDES COMPLEXAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
BISPO JUNIOR, Altamir Gomes e BRUNO, Odemir Martinez. Aplicações de redes complexas e ferramentas de geometria computacional em sistemas dinâmicos. 2022, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2022. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/3784e868-057b-4c99-b822-9afad095fb20/3121115.pdf. Acesso em: 03 out. 2024.
APA
Bispo Junior, A. G., & Bruno, O. M. (2022). Aplicações de redes complexas e ferramentas de geometria computacional em sistemas dinâmicos. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/3784e868-057b-4c99-b822-9afad095fb20/3121115.pdf
NLM
Bispo Junior AG, Bruno OM. Aplicações de redes complexas e ferramentas de geometria computacional em sistemas dinâmicos [Internet]. Livro de Resumos. 2022 ;[citado 2024 out. 03 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/3784e868-057b-4c99-b822-9afad095fb20/3121115.pdf
Vancouver
Bispo Junior AG, Bruno OM. Aplicações de redes complexas e ferramentas de geometria computacional em sistemas dinâmicos [Internet]. Livro de Resumos. 2022 ;[citado 2024 out. 03 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/3784e868-057b-4c99-b822-9afad095fb20/3121115.pdf
Artigo de periodico
Improved wood species identification based on multi-view imagery of the three anatomical planes (2022)
Silva, Núbia Rosa da ; Deklerck, Victor; Baetens, Jan M.; Bulcke, Jan Van den; Ridder, Maaike De; Rousseau, Mélissa; Bruno, Odemir Martinez ; Beeckman, Hans; Acker, Joris Van; Baets, Bernard De; Verwaeren, Jan
Source: Plant Methods. Unidade: IFSC
Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, IMAGEM, MADEIRA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SILVA, Núbia Rosa da et al. Improved wood species identification based on multi-view imagery of the three anatomical planes. Plant Methods, v. 18, n. 1, p. 79-1-79-17, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1186/s13007-022-00910-1. Acesso em: 03 out. 2024.
APA
Silva, N. R. da, Deklerck, V., Baetens, J. M., Bulcke, J. V. den, Ridder, M. D., Rousseau, M., et al. (2022). Improved wood species identification based on multi-view imagery of the three anatomical planes. Plant Methods, 18( 1), 79-1-79-17. doi:10.1186/s13007-022-00910-1
NLM
Silva NR da, Deklerck V, Baetens JM, Bulcke JV den, Ridder MD, Rousseau M, Bruno OM, Beeckman H, Acker JV, Baets BD, Verwaeren J. Improved wood species identification based on multi-view imagery of the three anatomical planes [Internet]. Plant Methods. 2022 ; 18( 1): 79-1-79-17.[citado 2024 out. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1186/s13007-022-00910-1
Vancouver
Silva NR da, Deklerck V, Baetens JM, Bulcke JV den, Ridder MD, Rousseau M, Bruno OM, Beeckman H, Acker JV, Baets BD, Verwaeren J. Improved wood species identification based on multi-view imagery of the three anatomical planes [Internet]. Plant Methods. 2022 ; 18( 1): 79-1-79-17.[citado 2024 out. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1186/s13007-022-00910-1
Trabalho de evento
Complex texture features learned by applying randomized neural network on graphs (2022)
Zielinski, Kallil M. C.; Ribas, Lucas Correia ; Scabini, Leonardo ; Bruno, Odemir Martinez
Source: Proceedings. Conference titles: International Conference on Image Processing Theory, Tools and Applications - IPTA. Unidade: IFSC
Subjects: REDES COMPLEXAS, IMAGEM DIGITAL (ANÁLISE), RECONHECIMENTO DE IMAGEM, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, TEXTURA (ANÁLISE), INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ZIELINSKI, Kallil M. C. et al. Complex texture features learned by applying randomized neural network on graphs. 2022, Anais.. Piscataway: Institute of Electrical and Electronic Engineers - IEEE, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IPTA54936.2022.9784123. Acesso em: 03 out. 2024.
APA
Zielinski, K. M. C., Ribas, L. C., Scabini, L., & Bruno, O. M. (2022). Complex texture features learned by applying randomized neural network on graphs. In Proceedings. Piscataway: Institute of Electrical and Electronic Engineers - IEEE. doi:10.1109/IPTA54936.2022.9784123
NLM
Zielinski KMC, Ribas LC, Scabini L, Bruno OM. Complex texture features learned by applying randomized neural network on graphs [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2024 out. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IPTA54936.2022.9784123
Vancouver
Zielinski KMC, Ribas LC, Scabini L, Bruno OM. Complex texture features learned by applying randomized neural network on graphs [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2024 out. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IPTA54936.2022.9784123
Trabalho de evento
A complex network approach for fish species recognition based on otolith shape (2022)
Ribas, Lucas Correia ; Scabini, Leonardo ; Bruno, Odemir Martinez
Source: Proceedings. Conference titles: International Conference on Image Processing Theory, Tools and Applications - IPTA. Unidade: IFSC
Subjects: REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, IMAGEM DIGITAL, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
RIBAS, Lucas Correia e SCABINI, Leonardo e BRUNO, Odemir Martinez. A complex network approach for fish species recognition based on otolith shape. 2022, Anais.. Piscataway: Institute of Electrical and Electronic Engineers - IEEE, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IPTA54936.2022.9784114. Acesso em: 03 out. 2024.
APA
Ribas, L. C., Scabini, L., & Bruno, O. M. (2022). A complex network approach for fish species recognition based on otolith shape. In Proceedings. Piscataway: Institute of Electrical and Electronic Engineers - IEEE. doi:10.1109/IPTA54936.2022.9784114
NLM
Ribas LC, Scabini L, Bruno OM. A complex network approach for fish species recognition based on otolith shape [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2024 out. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IPTA54936.2022.9784114
Vancouver
Ribas LC, Scabini L, Bruno OM. A complex network approach for fish species recognition based on otolith shape [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2024 out. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IPTA54936.2022.9784114
Trabalho de evento-resumo
Classificação de autômatos celulares através de redes neurais (2022)
Fabris, Vitor Lopes; Bruno, Odemir Martinez
Source: Resumos. Conference titles: Simpósio Internacional de Iniciação Científica e Tecnológica da Universidade de São Paulo - SIICUSP. Unidade: IFSC
Subjects: AUTÔMATOS CELULARES, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, CLASSIFICAÇÃO, REDES NEURAIS
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ABNT
FABRIS, Vitor Lopes e BRUNO, Odemir Martinez. Classificação de autômatos celulares através de redes neurais. 2022, Anais.. São Paulo: Universidade de São Paulo - USP, 2022. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/84ef4ff9-e50f-461c-a3ce-c6a080e307d1/3106376.pdf. Acesso em: 03 out. 2024.
APA
Fabris, V. L., & Bruno, O. M. (2022). Classificação de autômatos celulares através de redes neurais. In Resumos. São Paulo: Universidade de São Paulo - USP. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/84ef4ff9-e50f-461c-a3ce-c6a080e307d1/3106376.pdf
NLM
Fabris VL, Bruno OM. Classificação de autômatos celulares através de redes neurais [Internet]. Resumos. 2022 ;[citado 2024 out. 03 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/84ef4ff9-e50f-461c-a3ce-c6a080e307d1/3106376.pdf
Vancouver
Fabris VL, Bruno OM. Classificação de autômatos celulares através de redes neurais [Internet]. Resumos. 2022 ;[citado 2024 out. 03 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/84ef4ff9-e50f-461c-a3ce-c6a080e307d1/3106376.pdf
Artigo de periodico
Chaotical PRNG based on composition of logistic and tent maps using deep-zoom (2022)
Alvarenga, João Pedro do Valle; Machicao, Jeaneth ; Bruno, Odemir Martinez
Source: Chaos, Solitons and Fractals. Unidade: IFSC
Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, PROCESSAMENTO DE IMAGENS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ALVARENGA, João Pedro do Valle e MACHICAO, Jeaneth e BRUNO, Odemir Martinez. Chaotical PRNG based on composition of logistic and tent maps using deep-zoom. Chaos, Solitons and Fractals, v. 161, p. 112296-1-112296-10, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2022.112296. Acesso em: 03 out. 2024.
APA
Alvarenga, J. P. do V., Machicao, J., & Bruno, O. M. (2022). Chaotical PRNG based on composition of logistic and tent maps using deep-zoom. Chaos, Solitons and Fractals, 161, 112296-1-112296-10. doi:10.1016/j.chaos.2022.112296
NLM
Alvarenga JP do V, Machicao J, Bruno OM. Chaotical PRNG based on composition of logistic and tent maps using deep-zoom [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2022 ; 161 112296-1-112296-10.[citado 2024 out. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2022.112296
Vancouver
Alvarenga JP do V, Machicao J, Bruno OM. Chaotical PRNG based on composition of logistic and tent maps using deep-zoom [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2022 ; 161 112296-1-112296-10.[citado 2024 out. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2022.112296
Trabalho de evento
Using fractal interpolation over complex network modeling of deep texture representation (2022)
Florindo, João Batista; Bruno, Odemir Martinez
Source: Proceedings. Conference titles: International Conference on Image Processing Theory, Tools and Applications - IPTA. Unidade: IFSC
Subjects: FRACTAIS, TEXTURA, IMAGEM DIGITAL (ANÁLISE), RECONHECIMENTO DE PADRÕES, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
FLORINDO, João Batista e BRUNO, Odemir Martinez. Using fractal interpolation over complex network modeling of deep texture representation. 2022, Anais.. Piscataway: Institute of Electrical and Electronic Engineers - IEEE, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IPTA54936.2022.9784138. Acesso em: 03 out. 2024.
APA
Florindo, J. B., & Bruno, O. M. (2022). Using fractal interpolation over complex network modeling of deep texture representation. In Proceedings. Piscataway: Institute of Electrical and Electronic Engineers - IEEE. doi:10.1109/IPTA54936.2022.9784138
NLM
Florindo JB, Bruno OM. Using fractal interpolation over complex network modeling of deep texture representation [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2024 out. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IPTA54936.2022.9784138
Vancouver
Florindo JB, Bruno OM. Using fractal interpolation over complex network modeling of deep texture representation [Internet]. Proceedings. 2022 ;[citado 2024 out. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IPTA54936.2022.9784138

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