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  • Source: Frontiers in Neuroscience. Unidades: IME, ICMC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, TEORIA DOS GRAFOS, TEORIA ESPECTRAL

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    • ABNT

      RAMOS, Taiane Coelho e MOURÃO-MIRANDA, Janaina e FUJITA, André. Spectral density-based clustering algorithms for complex networks. Frontiers in Neuroscience, v. 17, p. 1-14, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3389/fnins.2023.926321. Acesso em: 04 out. 2024.
    • APA

      Ramos, T. C., Mourão-Miranda, J., & Fujita, A. (2023). Spectral density-based clustering algorithms for complex networks. Frontiers in Neuroscience, 17, 1-14. doi:10.3389/fnins.2023.926321
    • NLM

      Ramos TC, Mourão-Miranda J, Fujita A. Spectral density-based clustering algorithms for complex networks [Internet]. Frontiers in Neuroscience. 2023 ; 17 1-14.[citado 2024 out. 04 ] Available from: https://doi.org/10.3389/fnins.2023.926321
    • Vancouver

      Ramos TC, Mourão-Miranda J, Fujita A. Spectral density-based clustering algorithms for complex networks [Internet]. Frontiers in Neuroscience. 2023 ; 17 1-14.[citado 2024 out. 04 ] Available from: https://doi.org/10.3389/fnins.2023.926321
  • Source: Frontiers in Neuroscience. Unidade: IME

    Subjects: ANÁLISE DE VARIÂNCIA, GRAFOS ALEATÓRIOS, SIMULAÇÃO, ESTATÍSTICA APLICADA, CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      FUJITA, André e VIDAL, Maciel Calebe e TAKAHASHI, Daniel Yasumasa. A statistical method to distinguish functional brain networks. Frontiers in Neuroscience, v. 11, p. 1-10, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3389/fnins.2017.00066. Acesso em: 04 out. 2024.
    • APA

      Fujita, A., Vidal, M. C., & Takahashi, D. Y. (2017). A statistical method to distinguish functional brain networks. Frontiers in Neuroscience, 11, 1-10. doi:10.3389/fnins.2017.00066
    • NLM

      Fujita A, Vidal MC, Takahashi DY. A statistical method to distinguish functional brain networks [Internet]. Frontiers in Neuroscience. 2017 ; 11 1-10.[citado 2024 out. 04 ] Available from: https://doi.org/10.3389/fnins.2017.00066
    • Vancouver

      Fujita A, Vidal MC, Takahashi DY. A statistical method to distinguish functional brain networks [Internet]. Frontiers in Neuroscience. 2017 ; 11 1-10.[citado 2024 out. 04 ] Available from: https://doi.org/10.3389/fnins.2017.00066
  • Source: Frontiers in Neuroscience. Unidade: IME

    Subjects: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO, CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO, ESTATÍSTICA, ANÁLISE DE VARIÂNCIA

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      VIDAL, Maciel Calebe et al. ANOCVA in R: a software to compare clusters between groups and its application to the study of autism spectrum disorder. Frontiers in Neuroscience, v. 11, p. 1-8, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3389/fnins.2017.00016. Acesso em: 04 out. 2024.
    • APA

      Vidal, M. C., Sato, J. R., Balardin, J. B., Takahashi, D. Y., & Fujita, A. (2017). ANOCVA in R: a software to compare clusters between groups and its application to the study of autism spectrum disorder. Frontiers in Neuroscience, 11, 1-8. doi:10.3389/fnins.2017.00016
    • NLM

      Vidal MC, Sato JR, Balardin JB, Takahashi DY, Fujita A. ANOCVA in R: a software to compare clusters between groups and its application to the study of autism spectrum disorder [Internet]. Frontiers in Neuroscience. 2017 ;11 1-8.[citado 2024 out. 04 ] Available from: https://doi.org/10.3389/fnins.2017.00016
    • Vancouver

      Vidal MC, Sato JR, Balardin JB, Takahashi DY, Fujita A. ANOCVA in R: a software to compare clusters between groups and its application to the study of autism spectrum disorder [Internet]. Frontiers in Neuroscience. 2017 ;11 1-8.[citado 2024 out. 04 ] Available from: https://doi.org/10.3389/fnins.2017.00016

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