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  • Dissertação (Mestrado)

    Convergent evolution in silico reveals shape and dynamic principles of directed locomotion on the ground (2022)

    Biazzi, Renata Biaggi ; Fujita, André (Orientador) ; Takahashi, Daniel Yasumasa (coorient)

    Unidade: BIOINFORMÁTICA

    Subjects: ALGORITMOS, MORFOLOGIA (ANATOMIA), SELEÇÃO NATURAL

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

    • ABNT

      BIAZZI, Renata Biaggi. Convergent evolution in silico reveals shape and dynamic principles of directed locomotion on the ground. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-19092022-143101/. Acesso em: 31 out. 2024.

    • APA

      Biazzi, R. B. (2022). Convergent evolution in silico reveals shape and dynamic principles of directed locomotion on the ground (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-19092022-143101/

    • NLM

      Biazzi RB. Convergent evolution in silico reveals shape and dynamic principles of directed locomotion on the ground [Internet]. 2022 ;[citado 2024 out. 31 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-19092022-143101/

    • Vancouver

      Biazzi RB. Convergent evolution in silico reveals shape and dynamic principles of directed locomotion on the ground [Internet]. 2022 ;[citado 2024 out. 31 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/95/95131/tde-19092022-143101/

  • Trabalho de evento

    Predicting soft robot's locomotion fitness (2021)

    Biazzi, Renata Biaggi ; Fujita, André ; Takahashi, Daniel Yasumasa

    Source: Proceedings. Conference titles: Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion - GECCO. Unidades: IME, BIOINFORMÁTICA

    Subjects: ROBÓTICA, LOCOMOÇÃO

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

    • ABNT

      BIAZZI, Renata Biaggi e FUJITA, André e TAKAHASHI, Daniel Yasumasa. Predicting soft robot's locomotion fitness. 2021, Anais.. New York: ACM, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3449726.3459417. Acesso em: 31 out. 2024.

    • APA

      Biazzi, R. B., Fujita, A., & Takahashi, D. Y. (2021). Predicting soft robot's locomotion fitness. In Proceedings. New York: ACM. doi:10.1145/3449726.3459417

    • NLM

      Biazzi RB, Fujita A, Takahashi DY. Predicting soft robot's locomotion fitness [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2024 out. 31 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3449726.3459417

    • Vancouver

      Biazzi RB, Fujita A, Takahashi DY. Predicting soft robot's locomotion fitness [Internet]. Proceedings. 2021 ;[citado 2024 out. 31 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3449726.3459417
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