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  • Source: Agência FAPESP. Unidade: IFSC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, FÍSICA COMPUTACIONAL

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    • ABNT

      BRUNO, Odemir Martinez e DAL PRÁ, Elian Rafael. Inteligência artificial ajuda a decifrar pergaminhos carbonizados durante a erupção do Vesúvio. [Depoimento]. Agência FAPESP. São Paulo: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://agencia.fapesp.br/inteligencia-artificial-ajuda-a-decifrar-papiros-carbonizados-durante-a-erupcao-do-vesuvio/50882. Acesso em: 25 jul. 2024. , 2024
    • APA

      Bruno, O. M., & Dal Prá, E. R. (2024). Inteligência artificial ajuda a decifrar pergaminhos carbonizados durante a erupção do Vesúvio. [Depoimento]. Agência FAPESP. São Paulo: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://agencia.fapesp.br/inteligencia-artificial-ajuda-a-decifrar-papiros-carbonizados-durante-a-erupcao-do-vesuvio/50882
    • NLM

      Bruno OM, Dal Prá ER. Inteligência artificial ajuda a decifrar pergaminhos carbonizados durante a erupção do Vesúvio. [Depoimento] [Internet]. Agência FAPESP. 2024 ;21 fe 2024. online[citado 2024 jul. 25 ] Available from: https://agencia.fapesp.br/inteligencia-artificial-ajuda-a-decifrar-papiros-carbonizados-durante-a-erupcao-do-vesuvio/50882
    • Vancouver

      Bruno OM, Dal Prá ER. Inteligência artificial ajuda a decifrar pergaminhos carbonizados durante a erupção do Vesúvio. [Depoimento] [Internet]. Agência FAPESP. 2024 ;21 fe 2024. online[citado 2024 jul. 25 ] Available from: https://agencia.fapesp.br/inteligencia-artificial-ajuda-a-decifrar-papiros-carbonizados-durante-a-erupcao-do-vesuvio/50882
  • Source: Portal IFSC. Unidade: IFSC

    Subjects: TOMOGRAFIA COMPUTADORIZADA POR RAIOS X, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, VISÃO COMPUTACIONAL, PERGAMINHO, PESQUISA CIENTÍFICA, CIÊNCIA (DISSEMINAÇÃO)

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    • ABNT

      DAL PRÁ, Elian Rafael e SCABINI, Leonardo Felipe dos Santos e BRUNO, Odemir Martinez. Grupo do IFSC/USP conquista 2º lugar no “Vesuvius Challenge 2023 Grand Prize”: IA detecta texto em pergaminho romano carbonizado há quase 2 mil anos. [Depoimento a Rui Sintra e Adão Geraldo]. Portal IFSC. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://www2.ifsc.usp.br/portal-ifsc/grupo-do-ifsc-usp-conquista-2o-lugar-no-vesuvius-challenge-2023-grand-prize-ia-detecta-texto-em-pergaminho-romano-carbonizado-ha-quase-2-mil-anos/. Acesso em: 25 jul. 2024. , 2024
    • APA

      Dal Prá, E. R., Scabini, L. F. dos S., & Bruno, O. M. (2024). Grupo do IFSC/USP conquista 2º lugar no “Vesuvius Challenge 2023 Grand Prize”: IA detecta texto em pergaminho romano carbonizado há quase 2 mil anos. [Depoimento a Rui Sintra e Adão Geraldo]. Portal IFSC. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://www2.ifsc.usp.br/portal-ifsc/grupo-do-ifsc-usp-conquista-2o-lugar-no-vesuvius-challenge-2023-grand-prize-ia-detecta-texto-em-pergaminho-romano-carbonizado-ha-quase-2-mil-anos/
    • NLM

      Dal Prá ER, Scabini LF dos S, Bruno OM. Grupo do IFSC/USP conquista 2º lugar no “Vesuvius Challenge 2023 Grand Prize”: IA detecta texto em pergaminho romano carbonizado há quase 2 mil anos. [Depoimento a Rui Sintra e Adão Geraldo] [Internet]. Portal IFSC. 2024 ;19 fe 2024. online[citado 2024 jul. 25 ] Available from: https://www2.ifsc.usp.br/portal-ifsc/grupo-do-ifsc-usp-conquista-2o-lugar-no-vesuvius-challenge-2023-grand-prize-ia-detecta-texto-em-pergaminho-romano-carbonizado-ha-quase-2-mil-anos/
    • Vancouver

      Dal Prá ER, Scabini LF dos S, Bruno OM. Grupo do IFSC/USP conquista 2º lugar no “Vesuvius Challenge 2023 Grand Prize”: IA detecta texto em pergaminho romano carbonizado há quase 2 mil anos. [Depoimento a Rui Sintra e Adão Geraldo] [Internet]. Portal IFSC. 2024 ;19 fe 2024. online[citado 2024 jul. 25 ] Available from: https://www2.ifsc.usp.br/portal-ifsc/grupo-do-ifsc-usp-conquista-2o-lugar-no-vesuvius-challenge-2023-grand-prize-ia-detecta-texto-em-pergaminho-romano-carbonizado-ha-quase-2-mil-anos/
  • Source: Physica A. Unidades: IFSC, ICMC

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

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      RIBAS, Lucas Correia et al. Color-texture classification based on spatio-spectral complex network representations. Physica A, v. 635, p. 129518-1-129518-15, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.physa.2024.129518. Acesso em: 25 jul. 2024.
    • APA

      Ribas, L. C., Scabini, L. F. dos S., Condori, R. H. M., & Bruno, O. M. (2024). Color-texture classification based on spatio-spectral complex network representations. Physica A, 635, 129518-1-129518-15. doi:10.1016/j.physa.2024.129518
    • NLM

      Ribas LC, Scabini LF dos S, Condori RHM, Bruno OM. Color-texture classification based on spatio-spectral complex network representations [Internet]. Physica A. 2024 ; 635 129518-1-129518-15.[citado 2024 jul. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2024.129518
    • Vancouver

      Ribas LC, Scabini LF dos S, Condori RHM, Bruno OM. Color-texture classification based on spatio-spectral complex network representations [Internet]. Physica A. 2024 ; 635 129518-1-129518-15.[citado 2024 jul. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2024.129518
  • Source: Pesquisa FAPESP. Unidade: IFSC

    Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, FÍSICA COMPUTACIONAL, ARQUEOLOGIA, PAPIRO, PESQUISA CIENTÍFICA, CIÊNCIA (DISSEMINAÇÃO)

    Versão PublicadaAcesso à fonteHow to cite
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    • ABNT

      BRUNO, Odemir Martinez. Inteligência artificial decifra parte de papiro da antiguidade. [Depoimento a Maria Guimarães]. Pesquisa FAPESP. São Paulo: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://revistapesquisa.fapesp.br/inteligencia-artificial-decifra-parte-de-papiro-da-antiguidade/. Acesso em: 25 jul. 2024. , 2024
    • APA

      Bruno, O. M. (2024). Inteligência artificial decifra parte de papiro da antiguidade. [Depoimento a Maria Guimarães]. Pesquisa FAPESP. São Paulo: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://revistapesquisa.fapesp.br/inteligencia-artificial-decifra-parte-de-papiro-da-antiguidade/
    • NLM

      Bruno OM. Inteligência artificial decifra parte de papiro da antiguidade. [Depoimento a Maria Guimarães] [Internet]. Pesquisa FAPESP. 2024 ; 338[citado 2024 jul. 25 ] Available from: https://revistapesquisa.fapesp.br/inteligencia-artificial-decifra-parte-de-papiro-da-antiguidade/
    • Vancouver

      Bruno OM. Inteligência artificial decifra parte de papiro da antiguidade. [Depoimento a Maria Guimarães] [Internet]. Pesquisa FAPESP. 2024 ; 338[citado 2024 jul. 25 ] Available from: https://revistapesquisa.fapesp.br/inteligencia-artificial-decifra-parte-de-papiro-da-antiguidade/
  • Source: Jornal da USP. Unidade: IFSC

    Subjects: FÍSICA, TEXTURA, CIÊNCIA, INOVAÇÃO, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, FÍSICA COMPUTACIONAL

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    • ABNT

      SCABINI, Leonardo Felipe dos Santos e BRUNO, Odemir Martinez. IA desenvolvida na USP é a melhor do mundo para reconhecer texturas [Depoimento a Ivan Conterno]. Tradução . Jornal da USP, São Paulo, 2024. Disponível em: https://jornal.usp.br/ciencias/ia-desenvolvida-na-usp-e-a-melhor-do-mundo-para-reconhecer-texturas/. Acesso em: 25 jul. 2024.
    • APA

      Scabini, L. F. dos S., & Bruno, O. M. (2024). IA desenvolvida na USP é a melhor do mundo para reconhecer texturas [Depoimento a Ivan Conterno]. Jornal da USP. São Paulo: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://jornal.usp.br/ciencias/ia-desenvolvida-na-usp-e-a-melhor-do-mundo-para-reconhecer-texturas/
    • NLM

      Scabini LF dos S, Bruno OM. IA desenvolvida na USP é a melhor do mundo para reconhecer texturas [Depoimento a Ivan Conterno] [Internet]. Jornal da USP. 2024 ;[citado 2024 jul. 25 ] Available from: https://jornal.usp.br/ciencias/ia-desenvolvida-na-usp-e-a-melhor-do-mundo-para-reconhecer-texturas/
    • Vancouver

      Scabini LF dos S, Bruno OM. IA desenvolvida na USP é a melhor do mundo para reconhecer texturas [Depoimento a Ivan Conterno] [Internet]. Jornal da USP. 2024 ;[citado 2024 jul. 25 ] Available from: https://jornal.usp.br/ciencias/ia-desenvolvida-na-usp-e-a-melhor-do-mundo-para-reconhecer-texturas/
  • Source: Journal of Water Process Engineering. Unidade: IFSC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, VISÃO COMPUTACIONAL, REDES NEURAIS, TRATAMENTO DE ÁGUA

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      BORZOOEI, Sina et al. Evaluation of activated sludge settling characteristics from microscopy images with deep convolutional neural networks and transfer learning. Journal of Water Process Engineering, v. 64, p. 105692-1-105692-13, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.jwpe.2024.105692. Acesso em: 25 jul. 2024.
    • APA

      Borzooei, S., Scabini, L., Miranda, G. H. B., Daneshgar, S., Deblieck, L., Bruno, O. M., et al. (2024). Evaluation of activated sludge settling characteristics from microscopy images with deep convolutional neural networks and transfer learning. Journal of Water Process Engineering, 64, 105692-1-105692-13. doi:10.1016/j.jwpe.2024.105692
    • NLM

      Borzooei S, Scabini L, Miranda GHB, Daneshgar S, Deblieck L, Bruno OM, Langhe PD, Baets BD, Nopens I, Torfs E. Evaluation of activated sludge settling characteristics from microscopy images with deep convolutional neural networks and transfer learning [Internet]. Journal of Water Process Engineering. 2024 ; 64 105692-1-105692-13.[citado 2024 jul. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jwpe.2024.105692
    • Vancouver

      Borzooei S, Scabini L, Miranda GHB, Daneshgar S, Deblieck L, Bruno OM, Langhe PD, Baets BD, Nopens I, Torfs E. Evaluation of activated sludge settling characteristics from microscopy images with deep convolutional neural networks and transfer learning [Internet]. Journal of Water Process Engineering. 2024 ; 64 105692-1-105692-13.[citado 2024 jul. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.jwpe.2024.105692
  • Source: Pattern Analysis and Applications. Unidade: IFSC

    Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, TEXTURA

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

      RIBAS, Lucas Correia et al. Local complex features learned by randomized neural networks for texture analysis. Pattern Analysis and Applications, v. 27, p. 23-1-23-12, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10044-024-01230-x. Acesso em: 25 jul. 2024.
    • APA

      Ribas, L. C., Scabini, L. F. dos S., Sá Júnior, J. J. de M., & Bruno, O. M. (2024). Local complex features learned by randomized neural networks for texture analysis. Pattern Analysis and Applications, 27, 23-1-23-12. doi:10.1007/s10044-024-01230-x
    • NLM

      Ribas LC, Scabini LF dos S, Sá Júnior JJ de M, Bruno OM. Local complex features learned by randomized neural networks for texture analysis [Internet]. Pattern Analysis and Applications. 2024 ; 27 23-1-23-12.[citado 2024 jul. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10044-024-01230-x
    • Vancouver

      Ribas LC, Scabini LF dos S, Sá Júnior JJ de M, Bruno OM. Local complex features learned by randomized neural networks for texture analysis [Internet]. Pattern Analysis and Applications. 2024 ; 27 23-1-23-12.[citado 2024 jul. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10044-024-01230-x
  • Unidade: IFSC

    Subjects: COMPUTAÇÃO APLICADA, AGRICULTURA

    How to cite
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    • ABNT

      Information Processing in Agriculture. . Amsterdam: Elsevier BV. . Acesso em: 25 jul. 2024. , 2024
    • APA

      Information Processing in Agriculture. (2024). Information Processing in Agriculture. Amsterdam: Elsevier BV.
    • NLM

      Information Processing in Agriculture. 2024 ;[citado 2024 jul. 25 ]
    • Vancouver

      Information Processing in Agriculture. 2024 ;[citado 2024 jul. 25 ]
  • Source: Chaos, Solitons and Fractals. Unidade: IFSC

    Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, ÓRBITA, FÍSICA COMPUTACIONAL

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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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: 25 jul. 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 jul. 25 ] 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 jul. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2024.114488
  • Source: Pattern Recognition. Unidades: IFSC, EP

    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

      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: 25 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. 25 ] 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. 25 ] 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

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    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: 25 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. 25 ] 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. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2024.110566
  • Source: Agência FAPESP. Unidade: IFSC

    Subjects: ULTRASSOM, COVID-19, PESQUISA CIENTÍFICA

    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. Experimento da USP neutraliza o SARS-CoV-2 com ressonância acústica. [Depoimento]. Agência FAPESP. São Paulo: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://agencia.fapesp.br/experimento-da-usp-neutraliza-o-sars-cov-2-com-ressonancia-acustica/40832/. Acesso em: 25 jul. 2024. , 2023
    • APA

      Bruno, O. M. (2023). Experimento da USP neutraliza o SARS-CoV-2 com ressonância acústica. [Depoimento]. Agência FAPESP. São Paulo: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://agencia.fapesp.br/experimento-da-usp-neutraliza-o-sars-cov-2-com-ressonancia-acustica/40832/
    • NLM

      Bruno OM. Experimento da USP neutraliza o SARS-CoV-2 com ressonância acústica. [Depoimento] [Internet]. Agência FAPESP. 2023 ;[citado 2024 jul. 25 ] Available from: https://agencia.fapesp.br/experimento-da-usp-neutraliza-o-sars-cov-2-com-ressonancia-acustica/40832/
    • Vancouver

      Bruno OM. Experimento da USP neutraliza o SARS-CoV-2 com ressonância acústica. [Depoimento] [Internet]. Agência FAPESP. 2023 ;[citado 2024 jul. 25 ] Available from: https://agencia.fapesp.br/experimento-da-usp-neutraliza-o-sars-cov-2-com-ressonancia-acustica/40832/
  • 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: 25 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. 25 ] 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. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.109802
  • Source: Livro de Resumos. Conference titles: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidade: IFSC

    Subjects: MADEIRA, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, TEXTURA (ANÁLISE)

    Versão PublicadaHow to cite
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    • ABNT

      RIBAS, Lucas Correia et al. Identificação de espécies de madeira baseado em fusão de características em três planos anatômicos. 2023, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2023. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/40476d85-2614-4a97-9dce-08a0c88f87e6/3178196.pdf. Acesso em: 25 jul. 2024.
    • APA

      Ribas, L. C., Scabini, L. F. dos S., Zielinski, K. M. C., & Bruno, O. M. (2023). Identificação de espécies de madeira baseado em fusão de características em três planos anatômicos. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/40476d85-2614-4a97-9dce-08a0c88f87e6/3178196.pdf
    • NLM

      Ribas LC, Scabini LF dos S, Zielinski KMC, Bruno OM. Identificação de espécies de madeira baseado em fusão de características em três planos anatômicos [Internet]. Livro de Resumos. 2023 ;[citado 2024 jul. 25 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/40476d85-2614-4a97-9dce-08a0c88f87e6/3178196.pdf
    • Vancouver

      Ribas LC, Scabini LF dos S, Zielinski KMC, Bruno OM. Identificação de espécies de madeira baseado em fusão de características em três planos anatômicos [Internet]. Livro de Resumos. 2023 ;[citado 2024 jul. 25 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/40476d85-2614-4a97-9dce-08a0c88f87e6/3178196.pdf
  • 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: 25 jul. 2024.
    • 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 2024 jul. 25 ] 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 2024 jul. 25 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/4ed0e993-5932-407b-a8e6-ef732db34f22/3178216.pdf
  • 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: 25 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. 25 ] 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. 25 ] 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: Physica A. Unidades: IFSC, ICMC

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

    PrivadoAcesso 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: 25 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. 25 ] 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. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2023.129086
  • Unidade: IFSC

    Subjects: COMPUTAÇÃO APLICADA, AGRICULTURA

    How to cite
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    • ABNT

      Information Processing in Agriculture. . Amsterdam: Elsevier BV. . Acesso em: 25 jul. 2024. , 2023
    • APA

      Information Processing in Agriculture. (2023). Information Processing in Agriculture. Amsterdam: Elsevier BV.
    • NLM

      Information Processing in Agriculture. 2023 ;[citado 2024 jul. 25 ]
    • Vancouver

      Information Processing in Agriculture. 2023 ;[citado 2024 jul. 25 ]
  • Source: Resumos. Conference titles: Simpósio Internacional de Iniciação Científica e Tecnológica da Universidade de São Paulo - SIICUSP. Unidade: IFSC

    Subjects: CRIPTOLOGIA, ALGORITMOS

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    • ABNT

      BORSARI, Nicolas Caldas e BRUNO, Odemir Martinez. Criptografia baseada em caos utilizando mapas de recorrência e autômatos celulares. 2023, Anais.. São Paulo: Universidade de São Paulo - USP, 2023. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/6a8a1ba4-7b46-43f7-aae9-3971eda28b85/3175970.pdf. Acesso em: 25 jul. 2024.
    • APA

      Borsari, N. C., & Bruno, O. M. (2023). Criptografia baseada em caos utilizando mapas de recorrência e autômatos celulares. In Resumos. São Paulo: Universidade de São Paulo - USP. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/6a8a1ba4-7b46-43f7-aae9-3971eda28b85/3175970.pdf
    • NLM

      Borsari NC, Bruno OM. Criptografia baseada em caos utilizando mapas de recorrência e autômatos celulares [Internet]. Resumos. 2023 ;[citado 2024 jul. 25 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/6a8a1ba4-7b46-43f7-aae9-3971eda28b85/3175970.pdf
    • Vancouver

      Borsari NC, Bruno OM. Criptografia baseada em caos utilizando mapas de recorrência e autômatos celulares [Internet]. Resumos. 2023 ;[citado 2024 jul. 25 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/6a8a1ba4-7b46-43f7-aae9-3971eda28b85/3175970.pdf
  • Source: Livro de Resumos. Conference titles: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidades: IFSC, ICMC

    Subjects: BIOLOGIA, REDES COMPLEXAS, BIOINFORMÁTICA

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

      SANTOS, João Paulo Clarindo dos e BRUNO, Odemir Martinez. Aplicação do índice de coincidência na descoberta de vias metabólicas co-expressas. 2023, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2023. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/9c25f86d-49d1-4ffb-a943-f4c233daeea6/3178202.pdf. Acesso em: 25 jul. 2024.
    • APA

      Santos, J. P. C. dos, & Bruno, O. M. (2023). Aplicação do índice de coincidência na descoberta de vias metabólicas co-expressas. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/9c25f86d-49d1-4ffb-a943-f4c233daeea6/3178202.pdf
    • NLM

      Santos JPC dos, Bruno OM. Aplicação do índice de coincidência na descoberta de vias metabólicas co-expressas [Internet]. Livro de Resumos. 2023 ;[citado 2024 jul. 25 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/9c25f86d-49d1-4ffb-a943-f4c233daeea6/3178202.pdf
    • Vancouver

      Santos JPC dos, Bruno OM. Aplicação do índice de coincidência na descoberta de vias metabólicas co-expressas [Internet]. Livro de Resumos. 2023 ;[citado 2024 jul. 25 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/9c25f86d-49d1-4ffb-a943-f4c233daeea6/3178202.pdf

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