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  • Source: Chaos, Solitons and Fractals. Unidades: ICMC, Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística, IFSC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, APRENDIZAGEM PROFUNDA

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    • ABNT

      SALLUM, Loriz Francisco et al. Revealing patterns in major depressive disorder with machine learning and networks. Chaos, Solitons and Fractals, v. 194, p. 116163-1-116163-16, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2025.116163. Acesso em: 21 maio 2025.
    • APA

      Sallum, L. F., Alves, C. L., Toutain, T. G. L. de, Porto, J. A. M., Thielemann, C., & Rodrigues, F. A. (2025). Revealing patterns in major depressive disorder with machine learning and networks. Chaos, Solitons and Fractals, 194, 116163-1-116163-16. doi:10.1016/j.chaos.2025.116163
    • NLM

      Sallum LF, Alves CL, Toutain TGL de, Porto JAM, Thielemann C, Rodrigues FA. Revealing patterns in major depressive disorder with machine learning and networks [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2025 ; 194 116163-1-116163-16.[citado 2025 maio 21 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2025.116163
    • Vancouver

      Sallum LF, Alves CL, Toutain TGL de, Porto JAM, Thielemann C, Rodrigues FA. Revealing patterns in major depressive disorder with machine learning and networks [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2025 ; 194 116163-1-116163-16.[citado 2025 maio 21 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2025.116163
  • Source: International Journal of Biological Macromolecules. Unidades: ICMC, IFSC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, CIENTOMETRIA, REVISÃO SISTEMÁTICA, CICATRIZAÇÃO, QUITOSANA

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    • ABNT

      KLARAK, Jaromir et al. Using network analysis and large-language models to obtain a landscape of the literature on dressing materials for wound healing: the predominance of chitosan and other biomacromolecules : a review. International Journal of Biological Macromolecules, v. 306, p. 1-13, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ijbiomac.2025.141565. Acesso em: 21 maio 2025.
    • APA

      Klarak, J., Brito, A. C. M., Moreira, L. F., Silva, F. N., Amancio, D. R., Andok, R., et al. (2025). Using network analysis and large-language models to obtain a landscape of the literature on dressing materials for wound healing: the predominance of chitosan and other biomacromolecules : a review. International Journal of Biological Macromolecules, 306, 1-13. doi:10.1016/j.ijbiomac.2025.141565
    • NLM

      Klarak J, Brito ACM, Moreira LF, Silva FN, Amancio DR, Andok R, Oliveira MCF de, Bardosova M, Oliveira Junior ON de. Using network analysis and large-language models to obtain a landscape of the literature on dressing materials for wound healing: the predominance of chitosan and other biomacromolecules : a review [Internet]. International Journal of Biological Macromolecules. 2025 ; 306 1-13.[citado 2025 maio 21 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ijbiomac.2025.141565
    • Vancouver

      Klarak J, Brito ACM, Moreira LF, Silva FN, Amancio DR, Andok R, Oliveira MCF de, Bardosova M, Oliveira Junior ON de. Using network analysis and large-language models to obtain a landscape of the literature on dressing materials for wound healing: the predominance of chitosan and other biomacromolecules : a review [Internet]. International Journal of Biological Macromolecules. 2025 ; 306 1-13.[citado 2025 maio 21 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ijbiomac.2025.141565
  • Source: Journal of Theoretical Biology. Unidades: IFSC, IME

    Subjects: FÍSICA COMPUTACIONAL, REDES COMPLEXAS

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    • ABNT

      BENATTI, Alexandre e ARRUDA, Henrique Ferraz de e COSTA, Luciano da Fontoura. Interrelating neuronal morphology by coincidence similarity networks. Journal of Theoretical Biology, v. 606, p. 112104-1-112104-11, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.jtbi.2025.112104. Acesso em: 21 maio 2025.
    • APA

      Benatti, A., Arruda, H. F. de, & Costa, L. da F. (2025). Interrelating neuronal morphology by coincidence similarity networks. Journal of Theoretical Biology, 606, 112104-1-112104-11. doi:10.1016/j.jtbi.2025.112104
    • NLM

      Benatti A, Arruda HF de, Costa L da F. Interrelating neuronal morphology by coincidence similarity networks [Internet]. Journal of Theoretical Biology. 2025 ; 606 112104-1-112104-11.[citado 2025 maio 21 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jtbi.2025.112104
    • Vancouver

      Benatti A, Arruda HF de, Costa L da F. Interrelating neuronal morphology by coincidence similarity networks [Internet]. Journal of Theoretical Biology. 2025 ; 606 112104-1-112104-11.[citado 2025 maio 21 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jtbi.2025.112104
  • Source: Chaos, Solitons and Fractals. Unidade: IFSC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, ALGORITMOS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, FÍSICA COMPUTACIONAL

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    • ABNT

      MERENDA, João Vitor e TRAVIESO, Gonzalo e BRUNO, Odemir Martinez. Pattern recognition on networks using bifurcated deterministic self-avoiding walks. Chaos, Solitons and Fractals, v. 194, p. 116100-1-116100-10, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2025.116100. Acesso em: 21 maio 2025.
    • APA

      Merenda, J. V., Travieso, G., & Bruno, O. M. (2025). Pattern recognition on networks using bifurcated deterministic self-avoiding walks. Chaos, Solitons and Fractals, 194, 116100-1-116100-10. doi:10.1016/j.chaos.2025.116100
    • NLM

      Merenda JV, Travieso G, Bruno OM. Pattern recognition on networks using bifurcated deterministic self-avoiding walks [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2025 ; 194 116100-1-116100-10.[citado 2025 maio 21 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2025.116100
    • Vancouver

      Merenda JV, Travieso G, Bruno OM. Pattern recognition on networks using bifurcated deterministic self-avoiding walks [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2025 ; 194 116100-1-116100-10.[citado 2025 maio 21 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2025.116100
  • Source: Chaos, Solitons and Fractals. Unidade: IFSC

    Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, FRACTAIS, FÍSICA COMPUTACIONAL, REDES COMPLEXAS

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    • ABNT

      BENATTI, Alexandre e COSTA, Luciano da Fontoura. On the transient and equilibrium features of growing fractal complex networks. Chaos, Solitons and Fractals, v. 183, p. 114904-1-114904-7, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2024.114904. Acesso em: 21 maio 2025.
    • APA

      Benatti, A., & Costa, L. da F. (2024). On the transient and equilibrium features of growing fractal complex networks. Chaos, Solitons and Fractals, 183, 114904-1-114904-7. doi:10.1016/j.chaos.2024.114904
    • NLM

      Benatti A, Costa L da F. On the transient and equilibrium features of growing fractal complex networks [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2024 ; 183 114904-1-114904-7.[citado 2025 maio 21 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2024.114904
    • Vancouver

      Benatti A, Costa L da F. On the transient and equilibrium features of growing fractal complex networks [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2024 ; 183 114904-1-114904-7.[citado 2025 maio 21 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2024.114904
  • Source: Physica A. Unidades: IFSC, ICMC

    Subjects: REDES NEURAIS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, APRENDIZAGEM PROFUNDA, REDES COMPLEXAS, TEXTURA

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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • 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: 21 maio 2025.
    • 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 2025 maio 21 ] 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 2025 maio 21 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2024.129518
  • Unidade: IFSC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, BIOLOGIA, BIOINFORMÁTICA, BIOLOGIA MOLECULAR

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      SANTOS, João Paulo Cassucci dos. Biologia de sistemas e aprendizagem de máquina: novas aplicações de métodos computacionais. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76133/tde-05062024-092355/. Acesso em: 21 maio 2025.
    • APA

      Santos, J. P. C. dos. (2024). Biologia de sistemas e aprendizagem de máquina: novas aplicações de métodos computacionais (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76133/tde-05062024-092355/
    • NLM

      Santos JPC dos. Biologia de sistemas e aprendizagem de máquina: novas aplicações de métodos computacionais [Internet]. 2024 ;[citado 2025 maio 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76133/tde-05062024-092355/
    • Vancouver

      Santos JPC dos. Biologia de sistemas e aprendizagem de máquina: novas aplicações de métodos computacionais [Internet]. 2024 ;[citado 2025 maio 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76133/tde-05062024-092355/
  • Source: Pattern Recognition. Unidades: IFSC, EP

    Subjects: REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL, TEXTURA

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    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: 21 maio 2025.
    • 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 2025 maio 21 ] 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 2025 maio 21 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.109946
  • Source: Pattern Recognition. Unidade: IFSC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL, TEXTURA, RECONHECIMENTO DE PADRÕES

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    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: 21 maio 2025.
    • 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 2025 maio 21 ] 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 2025 maio 21 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2024.110566
  • Unidade: IFSC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, AUTÔMATOS CELULARES

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      JOAQUIM, Daniel Torkomian. Estudo sobre os padrões espaço-temporais de Autômatos Celulares em Redes Complexas. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76134/tde-28012025-110218/. Acesso em: 21 maio 2025.
    • APA

      Joaquim, D. T. (2024). Estudo sobre os padrões espaço-temporais de Autômatos Celulares em Redes Complexas (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76134/tde-28012025-110218/
    • NLM

      Joaquim DT. Estudo sobre os padrões espaço-temporais de Autômatos Celulares em Redes Complexas [Internet]. 2024 ;[citado 2025 maio 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76134/tde-28012025-110218/
    • Vancouver

      Joaquim DT. Estudo sobre os padrões espaço-temporais de Autômatos Celulares em Redes Complexas [Internet]. 2024 ;[citado 2025 maio 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76134/tde-28012025-110218/
  • Source: Procedia Computer Science. Conference titles: International Conference on ENTERprise Information Systems - CENTERIS. Unidades: IFSC, FMRP, ICMC, Interunidades em Bioengenharia

    Subjects: DOENÇAS RARAS, REDES COMPLEXAS, TEORIA DOS GRAFOS

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      NEIVA, Mariane Barros et al. ICD-10 - ORPHA: an interactive complex network model for brazilian rare diseases. Procedia Computer Science. Amsterdam: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.06.218. Acesso em: 21 maio 2025. , 2024
    • APA

      Neiva, M. B., Oliveira, B. M. de, Schmidt, A. M., Scheibe, V. M., Milke, J. C., Santos, M. L. dos, et al. (2024). ICD-10 - ORPHA: an interactive complex network model for brazilian rare diseases. Procedia Computer Science. Amsterdam: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. doi:10.1016/j.procs.2024.06.218
    • NLM

      Neiva MB, Oliveira BM de, Schmidt AM, Scheibe VM, Milke JC, Santos ML dos, Yamada DB, Colombo Filho ME, Soares GT, Ribeiro Y de A, Bruno OM, Félix TM, Alves D. ICD-10 - ORPHA: an interactive complex network model for brazilian rare diseases [Internet]. Procedia Computer Science. 2024 ; 239 634-642.[citado 2025 maio 21 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.06.218
    • Vancouver

      Neiva MB, Oliveira BM de, Schmidt AM, Scheibe VM, Milke JC, Santos ML dos, Yamada DB, Colombo Filho ME, Soares GT, Ribeiro Y de A, Bruno OM, Félix TM, Alves D. ICD-10 - ORPHA: an interactive complex network model for brazilian rare diseases [Internet]. Procedia Computer Science. 2024 ; 239 634-642.[citado 2025 maio 21 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.06.218
  • Unidade: IFSC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, TEORIA DOS GRAFOS

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      FURUTA, Roberto Hiroshi Matos. Maleabilidade em redes complexas: efeitos de sucessivas remoções de arestas. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-04102023-084922/. Acesso em: 21 maio 2025.
    • APA

      Furuta, R. H. M. (2023). Maleabilidade em redes complexas: efeitos de sucessivas remoções de arestas (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-04102023-084922/
    • NLM

      Furuta RHM. Maleabilidade em redes complexas: efeitos de sucessivas remoções de arestas [Internet]. 2023 ;[citado 2025 maio 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-04102023-084922/
    • Vancouver

      Furuta RHM. Maleabilidade em redes complexas: efeitos de sucessivas remoções de arestas [Internet]. 2023 ;[citado 2025 maio 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-04102023-084922/
  • Source: Pattern Recognition. Unidade: IFSC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL, TEXTURA

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    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: 21 maio 2025.
    • 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 2025 maio 21 ] 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 2025 maio 21 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.109802
  • Source: Anais. Conference titles: Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde - SBCAS. Unidades: IFSC, IME

    Subjects: SISTEMA ÚNICO DE SAÚDE, POLÍTICA DE SAÚDE, REDES COMPLEXAS

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      PEREIRA, Gabriely Rangel e COSTA, Luciano da Fontoura e KON, Fábio. Análise e visualização do processo de regionalização do tema Único de Saúde (SUS): uma perspectiva em sistemas complexos. 2023, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2023.229367. Acesso em: 21 maio 2025.
    • APA

      Pereira, G. R., Costa, L. da F., & Kon, F. (2023). Análise e visualização do processo de regionalização do tema Único de Saúde (SUS): uma perspectiva em sistemas complexos. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/sbcas_estendido.2023.229367
    • NLM

      Pereira GR, Costa L da F, Kon F. Análise e visualização do processo de regionalização do tema Único de Saúde (SUS): uma perspectiva em sistemas complexos [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2025 maio 21 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2023.229367
    • Vancouver

      Pereira GR, Costa L da F, Kon F. Análise e visualização do processo de regionalização do tema Único de Saúde (SUS): uma perspectiva em sistemas complexos [Internet]. Anais. 2023 ;[citado 2025 maio 21 ] Available from: https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2023.229367
  • Source: Livro de Resumos. Conference titles: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidade: IFSC

    Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, REDES COMPLEXAS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES

    Versão PublicadaHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      BRUNO, Odemir Martinez e RODRIGUES, Naruna Esselin. Aplicação de RNN/ELM para extração de características de sequências de PNRG. 2023, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2023. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/4ed0e993-5932-407b-a8e6-ef732db34f22/3178216.pdf. Acesso em: 21 maio 2025.
    • APA

      Bruno, O. M., & Rodrigues, N. E. (2023). Aplicação de RNN/ELM para extração de características de sequências de PNRG. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/4ed0e993-5932-407b-a8e6-ef732db34f22/3178216.pdf
    • NLM

      Bruno OM, Rodrigues NE. Aplicação de RNN/ELM para extração de características de sequências de PNRG [Internet]. Livro de Resumos. 2023 ;[citado 2025 maio 21 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/4ed0e993-5932-407b-a8e6-ef732db34f22/3178216.pdf
    • Vancouver

      Bruno OM, Rodrigues NE. Aplicação de RNN/ELM para extração de características de sequências de PNRG [Internet]. Livro de Resumos. 2023 ;[citado 2025 maio 21 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/4ed0e993-5932-407b-a8e6-ef732db34f22/3178216.pdf
  • Unidade: IFSC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, TEORIA DOS GRAFOS, REDES COMPLEXAS

    Acesso à fonteAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      RESENDE, Bruno Messias Farias de. Conectando grafos, grupos e termodinâmica via deformações no Laplaciano para análise de dados em redes complexas. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-06112023-105626/. Acesso em: 21 maio 2025.
    • APA

      Resende, B. M. F. de. (2023). Conectando grafos, grupos e termodinâmica via deformações no Laplaciano para análise de dados em redes complexas (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-06112023-105626/
    • NLM

      Resende BMF de. Conectando grafos, grupos e termodinâmica via deformações no Laplaciano para análise de dados em redes complexas [Internet]. 2023 ;[citado 2025 maio 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-06112023-105626/
    • Vancouver

      Resende BMF de. Conectando grafos, grupos e termodinâmica via deformações no Laplaciano para análise de dados em redes complexas [Internet]. 2023 ;[citado 2025 maio 21 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-06112023-105626/
  • Source: Physica A. Unidades: IFSC, ICMC

    Subjects: REDES NEURAIS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, APRENDIZAGEM PROFUNDA, REDES COMPLEXAS

    Acesso à fonteDOIHow to cite
    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: 21 maio 2025.
    • 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 2025 maio 21 ] 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 2025 maio 21 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2023.129086
  • Source: Portal IFSC. Unidade: IFSC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, FÍSICA COMPUTACIONAL, REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, CIÊNCIA (DISSEMINAÇÃO)

    Versão PublicadaAcesso à fonteHow to cite
    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: 21 maio 2025. , 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 2025 maio 21 ] 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 2025 maio 21 ] 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/
  • Source: Information Sciences. Unidades: IFSC, ICMC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, GEOMETRIA E MODELAGEM COMPUTACIONAL

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      SOUZA, Bárbara Côrtes e et al. Text characterization based on recurrence networks. Information Sciences, v. 641, p. 119124-1-119124-15, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2023.119124. Acesso em: 21 maio 2025.
    • APA

      Souza, B. C. e, Silva, F. N., Arruda, H. F. de, Silva, G. D. da, Costa, L. da F., & Amancio, D. R. (2023). Text characterization based on recurrence networks. Information Sciences, 641, 119124-1-119124-15. doi:10.1016/j.ins.2023.119124
    • NLM

      Souza BC e, Silva FN, Arruda HF de, Silva GD da, Costa L da F, Amancio DR. Text characterization based on recurrence networks [Internet]. Information Sciences. 2023 ; 641 119124-1-119124-15.[citado 2025 maio 21 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2023.119124
    • Vancouver

      Souza BC e, Silva FN, Arruda HF de, Silva GD da, Costa L da F, Amancio DR. Text characterization based on recurrence networks [Internet]. Information Sciences. 2023 ; 641 119124-1-119124-15.[citado 2025 maio 21 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2023.119124
  • Source: Journal of Complex Networks. Unidades: ICMC, IFSC

    Subjects: TECNOLOGIAS DA SAÚDE, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, REDES COMPLEXAS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, DIAGNÓSTICO POR COMPUTADOR, DOENÇAS VASCULARES

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      PINEDA, Aruane Mello et al. Analysis of quantile graphs in EGC data from elderly and young individuals using machine learning and deep learning. Journal of Complex Networks, v. 11, n. 5, p. cnad030-1-cnad030-21, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1093/comnet/cnad030. Acesso em: 21 maio 2025.
    • APA

      Pineda, A. M., Rodrigues, F. A., Alves, C. L., Möckel, M., Oliveira, T. G. L. de, & Porto, J. A. M. (2023). Analysis of quantile graphs in EGC data from elderly and young individuals using machine learning and deep learning. Journal of Complex Networks, 11( 5), cnad030-1-cnad030-21. doi:10.1093/comnet/cnad030
    • NLM

      Pineda AM, Rodrigues FA, Alves CL, Möckel M, Oliveira TGL de, Porto JAM. Analysis of quantile graphs in EGC data from elderly and young individuals using machine learning and deep learning [Internet]. Journal of Complex Networks. 2023 ; 11( 5): cnad030-1-cnad030-21.[citado 2025 maio 21 ] Available from: https://doi.org/10.1093/comnet/cnad030
    • Vancouver

      Pineda AM, Rodrigues FA, Alves CL, Möckel M, Oliveira TGL de, Porto JAM. Analysis of quantile graphs in EGC data from elderly and young individuals using machine learning and deep learning [Internet]. Journal of Complex Networks. 2023 ; 11( 5): cnad030-1-cnad030-21.[citado 2025 maio 21 ] Available from: https://doi.org/10.1093/comnet/cnad030

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