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  • Source: IEEE Robotics and Automation Letters. Unidade: ICMC

    Subjects: ANÁLISE DE TRAJETÓRIAS, GEOMETRIA E MODELAGEM COMPUTACIONAL

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      RIDEL, Daniela Alves et al. Scene compliant trajectory forecast with agent-centric spatio-temporal grids. IEEE Robotics and Automation Letters, v. 5, n. 2, p. 2816-2823, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/LRA.2020.2974393. Acesso em: 05 out. 2024.
    • APA

      Ridel, D. A., Deo, N., Wolf, D. F., & Trivedi, M. (2020). Scene compliant trajectory forecast with agent-centric spatio-temporal grids. IEEE Robotics and Automation Letters, 5( 2), 2816-2823. doi:10.1109/LRA.2020.2974393
    • NLM

      Ridel DA, Deo N, Wolf DF, Trivedi M. Scene compliant trajectory forecast with agent-centric spatio-temporal grids [Internet]. IEEE Robotics and Automation Letters. 2020 ; 5( 2): 2816-2823.[citado 2024 out. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1109/LRA.2020.2974393
    • Vancouver

      Ridel DA, Deo N, Wolf DF, Trivedi M. Scene compliant trajectory forecast with agent-centric spatio-temporal grids [Internet]. IEEE Robotics and Automation Letters. 2020 ; 5( 2): 2816-2823.[citado 2024 out. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1109/LRA.2020.2974393
  • Source: Information Visualization. Unidade: ICMC

    Subjects: MINERAÇÃO DE DADOS, ALGORITMOS E ESTRUTURAS DE DADOS, ESTUDO DE CASO

    Versão AceitaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      SORIANO-VARGAS, Aurea e HAMANN, Bernd e OLIVEIRA, Maria Cristina Ferreira de. TV-MV Analytics: a visual analytics framework to explore time-varying multivariate data. Information Visualization, v. 19, n. Ja 2020, p. 3-23, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1177/1473871619858937. Acesso em: 05 out. 2024.
    • APA

      Soriano-Vargas, A., Hamann, B., & Oliveira, M. C. F. de. (2020). TV-MV Analytics: a visual analytics framework to explore time-varying multivariate data. Information Visualization, 19( Ja 2020), 3-23. doi:10.1177/1473871619858937
    • NLM

      Soriano-Vargas A, Hamann B, Oliveira MCF de. TV-MV Analytics: a visual analytics framework to explore time-varying multivariate data [Internet]. Information Visualization. 2020 ; 19( Ja 2020): 3-23.[citado 2024 out. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1177/1473871619858937
    • Vancouver

      Soriano-Vargas A, Hamann B, Oliveira MCF de. TV-MV Analytics: a visual analytics framework to explore time-varying multivariate data [Internet]. Information Visualization. 2020 ; 19( Ja 2020): 3-23.[citado 2024 out. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1177/1473871619858937
  • Source: IEEE Transactions on Image Processing. Unidade: ICMC

    Subjects: PROCESSAMENTO DE IMAGENS, MICROSCOPIA CONFOCAL, RETINA

    Versão AceitaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      LINARES, Oscar Alonso Cuadros e HAMANN, Bernd e BATISTA NETO, João do Espírito Santo. Segmenting cellular retinal images by optimizing super-pixels, multi-level modularity, and cell boundary representation. IEEE Transactions on Image Processing, v. 29, p. 809-818, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TIP.2019.2936743. Acesso em: 05 out. 2024.
    • APA

      Linares, O. A. C., Hamann, B., & Batista Neto, J. do E. S. (2020). Segmenting cellular retinal images by optimizing super-pixels, multi-level modularity, and cell boundary representation. IEEE Transactions on Image Processing, 29, 809-818. doi:10.1109/TIP.2019.2936743
    • NLM

      Linares OAC, Hamann B, Batista Neto J do ES. Segmenting cellular retinal images by optimizing super-pixels, multi-level modularity, and cell boundary representation [Internet]. IEEE Transactions on Image Processing. 2020 ; 29 809-818.[citado 2024 out. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TIP.2019.2936743
    • Vancouver

      Linares OAC, Hamann B, Batista Neto J do ES. Segmenting cellular retinal images by optimizing super-pixels, multi-level modularity, and cell boundary representation [Internet]. IEEE Transactions on Image Processing. 2020 ; 29 809-818.[citado 2024 out. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TIP.2019.2936743
  • Source: Visual Computer. Unidade: ICMC

    Subjects: COMPUTAÇÃO GRÁFICA, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, DIAGNÓSTICO POR COMPUTADOR, ANOMALIA CRANIOFACIAL, TOMOGRAFIA

    Acesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      LINARES, Oscar Cuadros et al. Mandible and skull segmentation in cone beam computed tomography using super-voxels and graph clustering. Visual Computer, v. 35, n. 10, p. 1461-1474, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00371-018-1511-0. Acesso em: 05 out. 2024.
    • APA

      Linares, O. C., Bianchi, J., Raveli, D., Batista Neto, J. do E. S., & Hamann, B. (2019). Mandible and skull segmentation in cone beam computed tomography using super-voxels and graph clustering. Visual Computer, 35( 10), 1461-1474. doi:10.1007/s00371-018-1511-0
    • NLM

      Linares OC, Bianchi J, Raveli D, Batista Neto J do ES, Hamann B. Mandible and skull segmentation in cone beam computed tomography using super-voxels and graph clustering [Internet]. Visual Computer. 2019 ; 35( 10): 1461-1474.[citado 2024 out. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00371-018-1511-0
    • Vancouver

      Linares OC, Bianchi J, Raveli D, Batista Neto J do ES, Hamann B. Mandible and skull segmentation in cone beam computed tomography using super-voxels and graph clustering [Internet]. Visual Computer. 2019 ; 35( 10): 1461-1474.[citado 2024 out. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00371-018-1511-0
  • Source: IEEE Transactions on Multimedia. Unidade: ICMC

    Subjects: RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO, MINERAÇÃO DE DADOS, MÚSICA

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

      SILVA, Diego Furtado et al. Fast similarity matrix profile for music analysis and exploration. IEEE Transactions on Multimedia, v. 21, n. Ja 2019, p. 29-38, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1109/TMM.2018.2849563. Acesso em: 05 out. 2024.
    • APA

      Silva, D. F., Yeh, C. -C. M., Zhu, Y., Batista, G. E. de A. P. A., & Keogh, E. (2019). Fast similarity matrix profile for music analysis and exploration. IEEE Transactions on Multimedia, 21( Ja 2019), 29-38. doi:10.1109/TMM.2018.2849563
    • NLM

      Silva DF, Yeh C-CM, Zhu Y, Batista GE de APA, Keogh E. Fast similarity matrix profile for music analysis and exploration [Internet]. IEEE Transactions on Multimedia. 2019 ; 21( Ja 2019): 29-38.[citado 2024 out. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TMM.2018.2849563
    • Vancouver

      Silva DF, Yeh C-CM, Zhu Y, Batista GE de APA, Keogh E. Fast similarity matrix profile for music analysis and exploration [Internet]. IEEE Transactions on Multimedia. 2019 ; 21( Ja 2019): 29-38.[citado 2024 out. 05 ] Available from: https://doi.org/10.1109/TMM.2018.2849563

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