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  • Fonte: Chaos, Solitons and Fractals. Unidade: IFSC

    Assuntos: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ÓRBITA, FÍSICA COMPUTACIONAL

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    • 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: 10 ago. 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 ago. 10 ] 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 ago. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2024.114488
  • 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: 10 ago. 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 ago. 10 ] 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 ago. 10 ] 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: 10 ago. 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 ago. 10 ] 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 ago. 10 ] 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: 10 ago. 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 ago. 10 ] 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 ago. 10 ] 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: 10 ago. 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 ago. 10 ] 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 ago. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.109802
  • Fonte: Chaos, Solitons and Fractals. Unidades: IFSC, ICMC

    Assuntos: COMPLEXIDADE, CIÊNCIAS SOCIAIS, MÉTODOS MCMC, CADEIAS DE MARKOV

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    • ABNT

      SILVA, Paulo Cesar Ventura da et al. A Markov chain for metapopulations of small sizes with attraction landscape. Chaos, Solitons and Fractals, v. 167, p. 113003-1-113003-8, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2022.113003. Acesso em: 10 ago. 2024.
    • APA

      Silva, P. C. V. da, Tokuda, E. K., Costa, L. da F., & Rodrigues, F. A. (2023). A Markov chain for metapopulations of small sizes with attraction landscape. Chaos, Solitons and Fractals, 167, 113003-1-113003-8. doi:10.1016/j.chaos.2022.113003
    • NLM

      Silva PCV da, Tokuda EK, Costa L da F, Rodrigues FA. A Markov chain for metapopulations of small sizes with attraction landscape [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2023 ; 167 113003-1-113003-8.[citado 2024 ago. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2022.113003
    • Vancouver

      Silva PCV da, Tokuda EK, Costa L da F, Rodrigues FA. A Markov chain for metapopulations of small sizes with attraction landscape [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2023 ; 167 113003-1-113003-8.[citado 2024 ago. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2022.113003
  • 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: 10 ago. 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 ago. 10 ] 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 ago. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1038/s41467-023-40682-3
  • Fonte: Information Sciences. Unidades: IFSC, ICMC

    Assuntos: REDES COMPLEXAS, GEOMETRIA E MODELAGEM COMPUTACIONAL

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    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: 10 ago. 2024.
    • 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 2024 ago. 10 ] 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 2024 ago. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2023.119124
  • Fonte: Physica A. Unidades: IFSC, ICMC

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

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    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: 10 ago. 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 ago. 10 ] 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 ago. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2023.129086
  • Fonte: Journal of Physics A. Unidade: IFSC

    Assuntos: SIMETRIA, ESTRUTURAS ORDENADAS

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

      BENATTI, Alexandre e COSTA, Luciano da Fontoura. Recovering hierarchies in terms of content similarity. Journal of Physics A, v. 56, n. 24, p. 245003-1-245003-20, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1088/1751-8121/acd3c7. Acesso em: 10 ago. 2024.
    • APA

      Benatti, A., & Costa, L. da F. (2023). Recovering hierarchies in terms of content similarity. Journal of Physics A, 56( 24), 245003-1-245003-20. doi:10.1088/1751-8121/acd3c7
    • NLM

      Benatti A, Costa L da F. Recovering hierarchies in terms of content similarity [Internet]. Journal of Physics A. 2023 ; 56( 24): 245003-1-245003-20.[citado 2024 ago. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1088/1751-8121/acd3c7
    • Vancouver

      Benatti A, Costa L da F. Recovering hierarchies in terms of content similarity [Internet]. Journal of Physics A. 2023 ; 56( 24): 245003-1-245003-20.[citado 2024 ago. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1088/1751-8121/acd3c7
  • Fonte: Journal of Physics : Complexity. Unidades: ICMC, IFSC, IME

    Assuntos: REDES COMPLEXAS, PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL

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

      BENATTI, Alexandre et al. Quantifying the hierarchical adherence of modular documents. Journal of Physics : Complexity, v. 4, n. 4, p. 045008-01-045008-18, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1088/2632-072X/ad0a9b. Acesso em: 10 ago. 2024.
    • APA

      Benatti, A., Brito, A. C. M., Amancio, D. R., & Costa, L. da F. (2023). Quantifying the hierarchical adherence of modular documents. Journal of Physics : Complexity, 4( 4), 045008-01-045008-18. doi:10.1088/2632-072X/ad0a9b
    • NLM

      Benatti A, Brito ACM, Amancio DR, Costa L da F. Quantifying the hierarchical adherence of modular documents [Internet]. Journal of Physics : Complexity. 2023 ; 4( 4): 045008-01-045008-18.[citado 2024 ago. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-072X/ad0a9b
    • Vancouver

      Benatti A, Brito ACM, Amancio DR, Costa L da F. Quantifying the hierarchical adherence of modular documents [Internet]. Journal of Physics : Complexity. 2023 ; 4( 4): 045008-01-045008-18.[citado 2024 ago. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-072X/ad0a9b
  • Fonte: Physica A. Unidade: IFSC

    Assuntos: CITAÇÃO BIBLIOGRÁFICA, CIÊNCIA, COMUNICAÇÃO CIENTÍFICA

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

      BENATTI, Alexandre et al. On the stability of citation networks. Physica A, v. 610, n. Ja 2023, p. 128399-1-128399-14 + supplementary data, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.physa.2022.128399. Acesso em: 10 ago. 2024.
    • APA

      Benatti, A., Arruda, H. F. de, Silva, F. N., Comin, C. H., & Costa, L. da F. (2023). On the stability of citation networks. Physica A, 610( Ja 2023), 128399-1-128399-14 + supplementary data. doi:10.1016/j.physa.2022.128399
    • NLM

      Benatti A, Arruda HF de, Silva FN, Comin CH, Costa L da F. On the stability of citation networks [Internet]. Physica A. 2023 ; 610( Ja 2023): 128399-1-128399-14 + supplementary data.[citado 2024 ago. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2022.128399
    • Vancouver

      Benatti A, Arruda HF de, Silva FN, Comin CH, Costa L da F. On the stability of citation networks [Internet]. Physica A. 2023 ; 610( Ja 2023): 128399-1-128399-14 + supplementary data.[citado 2024 ago. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2022.128399
  • Fonte: European Physical Journal B. Unidades: IFSC, IEA

    Assuntos: REDES COMPLEXAS, CONHECIMENTO, GEOMETRIA E MODELAGEM COMPUTACIONAL

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

      TOKUDA, Eric Keiji e LAMBIOTTE, Renaud e COSTA, Luciano da Fontoura. Cross-relation characterization of knowledge networks. European Physical Journal B, v. No 2023, n. 11, p. 144-1-144-19, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1140/epjb/s10051-023-00608-w. Acesso em: 10 ago. 2024.
    • APA

      Tokuda, E. K., Lambiotte, R., & Costa, L. da F. (2023). Cross-relation characterization of knowledge networks. European Physical Journal B, No 2023( 11), 144-1-144-19. doi:10.1140/epjb/s10051-023-00608-w
    • NLM

      Tokuda EK, Lambiotte R, Costa L da F. Cross-relation characterization of knowledge networks [Internet]. European Physical Journal B. 2023 ; No 2023( 11): 144-1-144-19.[citado 2024 ago. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1140/epjb/s10051-023-00608-w
    • Vancouver

      Tokuda EK, Lambiotte R, Costa L da F. Cross-relation characterization of knowledge networks [Internet]. European Physical Journal B. 2023 ; No 2023( 11): 144-1-144-19.[citado 2024 ago. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1140/epjb/s10051-023-00608-w
  • Fonte: Applied Soft Computing. Unidades: IFSC, ICMC

    Assuntos: REDES COMPLEXAS, VISÃO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS

    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. 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: 10 ago. 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 ago. 10 ] 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 ago. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.108035
  • Fonte: Journal of Statistical Mechanics. Unidade: IFSC

    Assunto: VISÃO COMPUTACIONAL

    PrivadoAcesso à fonteDOIComo citar
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    • ABNT

      TOKUDA, Eric Keiji e COMIN, Cesar H. e COSTA, Luciano da Fontoura. Impact of the topology of urban streets on mobility optimization. Journal of Statistical Mechanics, v. 2022, p. 103204-1-103204-21, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1088/1742-5468/ac9471. Acesso em: 10 ago. 2024.
    • APA

      Tokuda, E. K., Comin, C. H., & Costa, L. da F. (2022). Impact of the topology of urban streets on mobility optimization. Journal of Statistical Mechanics, 2022, 103204-1-103204-21. doi:10.1088/1742-5468/ac9471
    • NLM

      Tokuda EK, Comin CH, Costa L da F. Impact of the topology of urban streets on mobility optimization [Internet]. Journal of Statistical Mechanics. 2022 ; 2022 103204-1-103204-21.[citado 2024 ago. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1088/1742-5468/ac9471
    • Vancouver

      Tokuda EK, Comin CH, Costa L da F. Impact of the topology of urban streets on mobility optimization [Internet]. Journal of Statistical Mechanics. 2022 ; 2022 103204-1-103204-21.[citado 2024 ago. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1088/1742-5468/ac9471
  • Fonte: Journal of Physics: Complexity. Unidade: IFSC

    Assuntos: REDES COMPLEXAS, VISÃO COMPUTACIONAL

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

      COSTA, Luciano da Fontoura. Autorrelation and cross-relation of graphs and networks. Journal of Physics: Complexity, v. 3, n. 4, p. 045009-1-045009-16, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1088/2632-072X/aca57c. Acesso em: 10 ago. 2024.
    • APA

      Costa, L. da F. (2022). Autorrelation and cross-relation of graphs and networks. Journal of Physics: Complexity, 3( 4), 045009-1-045009-16. doi:10.1088/2632-072X/aca57c
    • NLM

      Costa L da F. Autorrelation and cross-relation of graphs and networks [Internet]. Journal of Physics: Complexity. 2022 ; 3( 4): 045009-1-045009-16.[citado 2024 ago. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-072X/aca57c
    • Vancouver

      Costa L da F. Autorrelation and cross-relation of graphs and networks [Internet]. Journal of Physics: Complexity. 2022 ; 3( 4): 045009-1-045009-16.[citado 2024 ago. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-072X/aca57c
  • Fonte: Biomedical Signal Processing and Control. Unidades: IFSC, ICMC

    Assuntos: REDES COMPLEXAS, RECONHECIMENTO DE IMAGEM, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, OSTEOARTRITE DO JOELHO

    Versão AceitaAcesso à fonteDOIComo citar
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    • 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: 10 ago. 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 ago. 10 ] 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 ago. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.bspc.2021.103133
  • Fonte: PeerJ. Unidades: IFSC, IME, FCF, FMRP

    Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, TRYPANOSOMA CRUZI, ALGORITMOS

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    • ABNT

      MORAIS, Mauro César Cafundó et al. Automatic detection of the parasite Trypanosoma cruzi in blood smears using a machine learning approach applied to mobile phone images. PeerJ, v. 10, p. e13470-1-e13470-19, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.7717/peerj.13470. Acesso em: 10 ago. 2024.
    • APA

      Morais, M. C. C., Silva, D., Milagre, M. M., Oliveira, M. T. de, Pereira, T., Silva, J. S. da, et al. (2022). Automatic detection of the parasite Trypanosoma cruzi in blood smears using a machine learning approach applied to mobile phone images. PeerJ, 10, e13470-1-e13470-19. doi:10.7717/peerj.13470
    • NLM

      Morais MCC, Silva D, Milagre MM, Oliveira MT de, Pereira T, Silva JS da, Costa L da F, Minóprio P, César Júnior RM, Gazzinelli R, Lana M de, Nakaya HTI. Automatic detection of the parasite Trypanosoma cruzi in blood smears using a machine learning approach applied to mobile phone images [Internet]. PeerJ. 2022 ; 10 e13470-1-e13470-19.[citado 2024 ago. 10 ] Available from: https://doi.org/10.7717/peerj.13470
    • Vancouver

      Morais MCC, Silva D, Milagre MM, Oliveira MT de, Pereira T, Silva JS da, Costa L da F, Minóprio P, César Júnior RM, Gazzinelli R, Lana M de, Nakaya HTI. Automatic detection of the parasite Trypanosoma cruzi in blood smears using a machine learning approach applied to mobile phone images [Internet]. PeerJ. 2022 ; 10 e13470-1-e13470-19.[citado 2024 ago. 10 ] Available from: https://doi.org/10.7717/peerj.13470
  • Fonte: Journal of Physics: Complexity. Unidade: IFSC

    Assuntos: REDES COMPLEXAS, VISÃO COMPUTACIONAL

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

      COSTA, Luciano da Fontoura. Coincidence complex networks. Journal of Physics: Complexity, v. 3, n. 1, p. 015012-1-015012-18, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1088/2632-072X/ac54c3. Acesso em: 10 ago. 2024.
    • APA

      Costa, L. da F. (2022). Coincidence complex networks. Journal of Physics: Complexity, 3( 1), 015012-1-015012-18. doi:10.1088/2632-072X/ac54c3
    • NLM

      Costa L da F. Coincidence complex networks [Internet]. Journal of Physics: Complexity. 2022 ; 3( 1): 015012-1-015012-18.[citado 2024 ago. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-072X/ac54c3
    • Vancouver

      Costa L da F. Coincidence complex networks [Internet]. Journal of Physics: Complexity. 2022 ; 3( 1): 015012-1-015012-18.[citado 2024 ago. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1088/2632-072X/ac54c3
  • Fonte: Journal of Applied Ecology. Unidades: IFSC, FSP, IB

    Assuntos: FEBRE AMARELA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, ZOONOSES

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

      PRIST, Paula Ribeiro et al. Roads and forest edges facilitate yellow fever virus dispersion. Journal of Applied Ecology, v. 59, n. Ja 2022, p. 4-17, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1111/1365-2664.14031. Acesso em: 10 ago. 2024.
    • APA

      Prist, P. R., Tambosi, L. R., Mucci, L. F., Pinter, A., Souza, R. P. de, Muylaert, R. de L., et al. (2022). Roads and forest edges facilitate yellow fever virus dispersion. Journal of Applied Ecology, 59( Ja 2022), 4-17. doi:10.1111/1365-2664.14031
    • NLM

      Prist PR, Tambosi LR, Mucci LF, Pinter A, Souza RP de, Muylaert R de L, Rhodes JR, Comin CH, Costa L da F, D'Agostini TL, Deus JT de, Pavão M, Port-Carvalho M, Saad LDC, Sallum MAM, Spinola RMF, Metzger J-P. Roads and forest edges facilitate yellow fever virus dispersion [Internet]. Journal of Applied Ecology. 2022 ; 59( Ja 2022): 4-17.[citado 2024 ago. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1111/1365-2664.14031
    • Vancouver

      Prist PR, Tambosi LR, Mucci LF, Pinter A, Souza RP de, Muylaert R de L, Rhodes JR, Comin CH, Costa L da F, D'Agostini TL, Deus JT de, Pavão M, Port-Carvalho M, Saad LDC, Sallum MAM, Spinola RMF, Metzger J-P. Roads and forest edges facilitate yellow fever virus dispersion [Internet]. Journal of Applied Ecology. 2022 ; 59( Ja 2022): 4-17.[citado 2024 ago. 10 ] Available from: https://doi.org/10.1111/1365-2664.14031

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