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  • Fonte: Pattern Recognition. Unidades: IFSC, EP

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

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    • 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 jul. 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 jul. 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 jul. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.109946
  • Fonte: Pattern Recognition. Unidade: IFSC

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

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    • 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 jul. 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 jul. 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 jul. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2024.110566
  • Fonte: Physica A. Unidade: IFSC

    Assuntos: REDES NEURAIS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, PROCESSAMENTO DE IMAGENS

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    • ABNT

      COSTA, Luciano da Fontoura. Multiset neurons. Physica A, v. 609, n. Ja 2023, p. 128318-1-128318-34, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.physa.2022.128318. Acesso em: 03 jul. 2024.
    • APA

      Costa, L. da F. (2023). Multiset neurons. Physica A, 609( Ja 2023), 128318-1-128318-34. doi:10.1016/j.physa.2022.128318
    • NLM

      Costa L da F. Multiset neurons [Internet]. Physica A. 2023 ; 609( Ja 2023): 128318-1-128318-34.[citado 2024 jul. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2022.128318
    • Vancouver

      Costa L da F. Multiset neurons [Internet]. Physica A. 2023 ; 609( Ja 2023): 128318-1-128318-34.[citado 2024 jul. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2022.128318
  • Fonte: Pattern Recognition. Unidade: IFSC

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

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    • 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 jul. 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 jul. 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 jul. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.109802
  • Fonte: Nature Communications. Unidade: IFSC

    Assuntos: NEUROCIÊNCIAS, CÉREBRO, REDES NEURAIS

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    • ABNT

      FREITAS-ANDRADE, Moises et al. Astroglial Hmgb1 regulates postnatal astrocyte morphogenesis and cerebrovascular maturation. Nature Communications, v. 14, p. 4965-1-4965-20 + supplementary information, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1038/s41467-023-40682-3. Acesso em: 03 jul. 2024.
    • APA

      Freitas-Andrade, M., Comin, C. H., Van Dyken, P., Ouellette, J., Raman-Nair, J., Blakeley, N., et al. (2023). Astroglial Hmgb1 regulates postnatal astrocyte morphogenesis and cerebrovascular maturation. Nature Communications, 14, 4965-1-4965-20 + supplementary information. doi:10.1038/s41467-023-40682-3
    • NLM

      Freitas-Andrade M, Comin CH, Van Dyken P, Ouellette J, Raman-Nair J, Blakeley N, Liu QY, Leclerc S, Pan Y, Liu Z, Carrier M, Thakur K, Savard A, Rurak GM, Tremblay M-È, Salmaso N, Costa L da F, Coppola G, Lacoste B. Astroglial Hmgb1 regulates postnatal astrocyte morphogenesis and cerebrovascular maturation [Internet]. Nature Communications. 2023 ; 14 4965-1-4965-20 + supplementary information.[citado 2024 jul. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41467-023-40682-3
    • Vancouver

      Freitas-Andrade M, Comin CH, Van Dyken P, Ouellette J, Raman-Nair J, Blakeley N, Liu QY, Leclerc S, Pan Y, Liu Z, Carrier M, Thakur K, Savard A, Rurak GM, Tremblay M-È, Salmaso N, Costa L da F, Coppola G, Lacoste B. Astroglial Hmgb1 regulates postnatal astrocyte morphogenesis and cerebrovascular maturation [Internet]. Nature Communications. 2023 ; 14 4965-1-4965-20 + supplementary information.[citado 2024 jul. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41467-023-40682-3
  • Fonte: Portal IFSC. Unidade: IFSC

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

    Versão PublicadaAcesso à fonteComo citar
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    • 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: 03 jul. 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 jul. 03 ] 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 jul. 03 ] 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/
  • Fonte: Physica A. Unidades: IFSC, ICMC

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

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    • 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 jul. 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 jul. 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 jul. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2023.129086
  • Fonte: Applied Soft Computing. Unidades: IFSC, ICMC

    Assuntos: REDES COMPLEXAS, VISÃO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS

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    • 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 jul. 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 jul. 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 jul. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.108035
  • Fonte: Neurophotonics. Unidade: IFSC

    Assuntos: ENDOTÉLIO, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, CÉREBRO, REDES NEURAIS

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

      FREITAS-ANDRADE, Moises et al. Unbiased analysis of mouse brain endothelial networks from two- or three-dimensional fluorescence images. Neurophotonics, v. 9, n. 3, p. 031916-1-031916-17, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1117/1.NPh.9.3.031916. Acesso em: 03 jul. 2024.
    • APA

      Freitas-Andrade, M., Comin, C. H., Silva, M. V. da, Costa, L. da F., & Lacoste, B. (2022). Unbiased analysis of mouse brain endothelial networks from two- or three-dimensional fluorescence images. Neurophotonics, 9( 3), 031916-1-031916-17. doi:10.1117/1.NPh.9.3.031916
    • NLM

      Freitas-Andrade M, Comin CH, Silva MV da, Costa L da F, Lacoste B. Unbiased analysis of mouse brain endothelial networks from two- or three-dimensional fluorescence images [Internet]. Neurophotonics. 2022 ; 9( 3): 031916-1-031916-17.[citado 2024 jul. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1117/1.NPh.9.3.031916
    • Vancouver

      Freitas-Andrade M, Comin CH, Silva MV da, Costa L da F, Lacoste B. Unbiased analysis of mouse brain endothelial networks from two- or three-dimensional fluorescence images [Internet]. Neurophotonics. 2022 ; 9( 3): 031916-1-031916-17.[citado 2024 jul. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1117/1.NPh.9.3.031916
  • Fonte: Resumos. Nome do evento: Simpósio Internacional de Iniciação Científica e Tecnológica da Universidade de São Paulo - SIICUSP. Unidade: IFSC

    Assuntos: AUTÔMATOS CELULARES, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, CLASSIFICAÇÃO, REDES NEURAIS

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    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • 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 jul. 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 jul. 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 jul. 03 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/84ef4ff9-e50f-461c-a3ce-c6a080e307d1/3106376.pdf
  • Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Conference on Image Processing Theory, Tools and Applications - IPTA. Unidade: IFSC

    Assuntos: REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS, IMAGEM DIGITAL, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
    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 jul. 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 jul. 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 jul. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IPTA54936.2022.9784114
  • Fonte: Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Nome do evento: NetSci-X. Unidade: IFSC

    Assuntos: REDES COMPLEXAS, REDES NEURAIS

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

      SCABINI, Leonardo et al. Deep topological embedding with convolutional neural networks for complex network classification. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Cham: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-97240-0_5. Acesso em: 03 jul. 2024. , 2022
    • APA

      Scabini, L., Ribas, L., Eraldo  Ribeiro,, & Bruno, O. M. (2022). Deep topological embedding with convolutional neural networks for complex network classification. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Cham: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. doi:10.1007/978-3-030-97240-0_5
    • NLM

      Scabini L, Ribas L, Eraldo  Ribeiro, Bruno OM. Deep topological embedding with convolutional neural networks for complex network classification [Internet]. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. 2022 ; 13197 54-66.[citado 2024 jul. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-97240-0_5
    • Vancouver

      Scabini L, Ribas L, Eraldo  Ribeiro, Bruno OM. Deep topological embedding with convolutional neural networks for complex network classification [Internet]. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. 2022 ; 13197 54-66.[citado 2024 jul. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-97240-0_5
  • Fonte: Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Nome do evento: International Conference on Cellular Automata for Research and Industry - ACRI. Unidades: IFSC, ICMC

    Assuntos: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      MIRANDA, Gisele Helena Barboni et al. Influence of topology on the dynamics of in silico ecosystems with non-hierarchical competition. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Heidelberg: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-69480-7_12. Acesso em: 03 jul. 2024. , 2021
    • APA

      Miranda, G. H. B., Baetens, J. M., Daly, A. J., Bruno, O. M., & Baets, B. D. (2021). Influence of topology on the dynamics of in silico ecosystems with non-hierarchical competition. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Heidelberg: Springer. doi:10.1007/978-3-030-69480-7_12
    • NLM

      Miranda GHB, Baetens JM, Daly AJ, Bruno OM, Baets BD. Influence of topology on the dynamics of in silico ecosystems with non-hierarchical competition [Internet]. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. 2021 ; 12599 113-122.[citado 2024 jul. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-69480-7_12
    • Vancouver

      Miranda GHB, Baetens JM, Daly AJ, Bruno OM, Baets BD. Influence of topology on the dynamics of in silico ecosystems with non-hierarchical competition [Internet]. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. 2021 ; 12599 113-122.[citado 2024 jul. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-69480-7_12
  • Fonte: Proceedings. Nome do evento: International Conference on Systems, Signals and Image Processing - IWSSIP. Unidade: IFSC

    Assuntos: ANÁLISE DE FOURIER, REDES NEURAIS

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

      SÁ JUNIOR, Jarbas Joaci de Mesquita e BACKES, André R. e BRUNO, Odemir Martinez. Shape classification using randomized neural network descriptors Extracted from the Fourier Spectrum. 2020, Anais.. Piscataway: Institute of Electrical and Electronic Engineers - IEEE, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IWSSIP48289.2020.9145428. Acesso em: 03 jul. 2024.
    • APA

      Sá Junior, J. J. de M., Backes, A. R., & Bruno, O. M. (2020). Shape classification using randomized neural network descriptors Extracted from the Fourier Spectrum. In Proceedings. Piscataway: Institute of Electrical and Electronic Engineers - IEEE. doi:10.1109/IWSSIP48289.2020.9145428
    • NLM

      Sá Junior JJ de M, Backes AR, Bruno OM. Shape classification using randomized neural network descriptors Extracted from the Fourier Spectrum [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 jul. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IWSSIP48289.2020.9145428
    • Vancouver

      Sá Junior JJ de M, Backes AR, Bruno OM. Shape classification using randomized neural network descriptors Extracted from the Fourier Spectrum [Internet]. Proceedings. 2020 ;[citado 2024 jul. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1109/IWSSIP48289.2020.9145428
  • Fonte: Abstract book. Nome do evento: International Conference on Cellular Automata for Research and Industry - ACRI. Unidade: IFSC

    Assuntos: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL

    PrivadoAcesso à fonteComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      MIRANDA, Gisele H. B. et al. Influence of topology on the dynamics of in silico ecosystems with non-hierarchical competition. 2020, Anais.. Lodz: University of Lodz, 2020. Disponível em: http://acri2020.uni.lodz.pl/files/ACRI_2020_abstract_book.pdf. Acesso em: 03 jul. 2024.
    • APA

      Miranda, G. H. B., Baetens, J. M., Daly, A. J., Bruno, O. M., & Baets, B. D. (2020). Influence of topology on the dynamics of in silico ecosystems with non-hierarchical competition. In Abstract book. Lodz: University of Lodz. Recuperado de http://acri2020.uni.lodz.pl/files/ACRI_2020_abstract_book.pdf
    • NLM

      Miranda GHB, Baetens JM, Daly AJ, Bruno OM, Baets BD. Influence of topology on the dynamics of in silico ecosystems with non-hierarchical competition [Internet]. Abstract book. 2020 ;[citado 2024 jul. 03 ] Available from: http://acri2020.uni.lodz.pl/files/ACRI_2020_abstract_book.pdf
    • Vancouver

      Miranda GHB, Baetens JM, Daly AJ, Bruno OM, Baets BD. Influence of topology on the dynamics of in silico ecosystems with non-hierarchical competition [Internet]. Abstract book. 2020 ;[citado 2024 jul. 03 ] Available from: http://acri2020.uni.lodz.pl/files/ACRI_2020_abstract_book.pdf
  • Fonte: Neural Computation. Unidades: IFSC, ICMC

    Assuntos: CÉREBRO, REDES NEURAIS

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIComo citar
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    • ABNT

      CIBA, Manuel et al. Comparison of different spike train synchrony measures regarding their robustness to erroneous data from bicuculline-induced epileptiform activity. Neural Computation, v. 32, n. 5, p. 887-911, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1162/neco_a_01277. Acesso em: 03 jul. 2024.
    • APA

      Ciba, M., Bestel, R., Nick, C., Arruda, G. F. de, Peron, T., Comin, C. H., et al. (2020). Comparison of different spike train synchrony measures regarding their robustness to erroneous data from bicuculline-induced epileptiform activity. Neural Computation, 32( 5), 887-911. doi:10.1162/neco_a_01277
    • NLM

      Ciba M, Bestel R, Nick C, Arruda GF de, Peron T, Comin CH, Costa L da F, Rodrigues FA, Thielemann C. Comparison of different spike train synchrony measures regarding their robustness to erroneous data from bicuculline-induced epileptiform activity [Internet]. Neural Computation. 2020 ; 32( 5): 887-911.[citado 2024 jul. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1162/neco_a_01277
    • Vancouver

      Ciba M, Bestel R, Nick C, Arruda GF de, Peron T, Comin CH, Costa L da F, Rodrigues FA, Thielemann C. Comparison of different spike train synchrony measures regarding their robustness to erroneous data from bicuculline-induced epileptiform activity [Internet]. Neural Computation. 2020 ; 32( 5): 887-911.[citado 2024 jul. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1162/neco_a_01277
  • Fonte: Pattern Recognition. Unidades: IFSC, ICMC

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

    Versão AceitaAcesso à fonteDOIComo citar
    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: 03 jul. 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 jul. 03 ] 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 jul. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2019.107189
  • Fonte: Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Nome do evento: International Conference on Image Analysis and Processing- ICIAP. Unidades: IFSC, ICMC

    Assuntos: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL

    Versão AceitaAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      RIBAS, Lucas Correia e BRUNO, Odemir Martinez. Dynamic texture classification using deterministic partially self-avoiding walks on networks. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Heidelberg: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-30642-7_8. Acesso em: 03 jul. 2024. , 2019
    • APA

      Ribas, L. C., & Bruno, O. M. (2019). Dynamic texture classification using deterministic partially self-avoiding walks on networks. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Heidelberg: Springer. doi:10.1007/978-3-030-30642-7_8
    • NLM

      Ribas LC, Bruno OM. Dynamic texture classification using deterministic partially self-avoiding walks on networks [Internet]. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. 2019 ; 11751 82-93.[citado 2024 jul. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-30642-7_8
    • Vancouver

      Ribas LC, Bruno OM. Dynamic texture classification using deterministic partially self-avoiding walks on networks [Internet]. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. 2019 ; 11751 82-93.[citado 2024 jul. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-30642-7_8
  • Fonte: Expert Systems with Applications. Unidades: IFSC, ICMC

    Assuntos: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, REDES NEURAIS, PROCESSAMENTO DE IMAGENS

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

      SÁ JUNIOR, Jarbas Joaci de Mesquita e RIBAS, Lucas Correia e BRUNO, Odemir Martinez. Randomized neural network based signature for dynamic texture classification. Expert Systems with Applications, v. No 2019, p. 194-200, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2019.05.055. Acesso em: 03 jul. 2024.
    • APA

      Sá Junior, J. J. de M., Ribas, L. C., & Bruno, O. M. (2019). Randomized neural network based signature for dynamic texture classification. Expert Systems with Applications, No 2019, 194-200. doi:10.1016/j.eswa.2019.05.055
    • NLM

      Sá Junior JJ de M, Ribas LC, Bruno OM. Randomized neural network based signature for dynamic texture classification [Internet]. Expert Systems with Applications. 2019 ; No 2019 194-200.[citado 2024 jul. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2019.05.055
    • Vancouver

      Sá Junior JJ de M, Ribas LC, Bruno OM. Randomized neural network based signature for dynamic texture classification [Internet]. Expert Systems with Applications. 2019 ; No 2019 194-200.[citado 2024 jul. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2019.05.055
  • Fonte: Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Nome do evento: Iberoamerican Congress on Pattern Recognition - CIARP. Unidades: IFSC, ICMC

    Assuntos: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, REDES NEURAIS, VISÃO COMPUTACIONAL

    Versão AceitaAcesso à fonteDOIComo citar
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • ABNT

      RIBAS, Lucas Correia e BRUNO, Odemir Martinez. Deterministic partially self-avoiding walks on networks for natural shapes classification. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Heidelberg: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-030-13469-3_51. Acesso em: 03 jul. 2024. , 2019
    • APA

      Ribas, L. C., & Bruno, O. M. (2019). Deterministic partially self-avoiding walks on networks for natural shapes classification. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. Heidelberg: Springer. doi:10.1007/978-3-030-13469-3_51
    • NLM

      Ribas LC, Bruno OM. Deterministic partially self-avoiding walks on networks for natural shapes classification [Internet]. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. 2019 ; 11401 436-443.[citado 2024 jul. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-13469-3_51
    • Vancouver

      Ribas LC, Bruno OM. Deterministic partially self-avoiding walks on networks for natural shapes classification [Internet]. Lecture Notes in Computer Science - LNCS. 2019 ; 11401 436-443.[citado 2024 jul. 03 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-030-13469-3_51

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