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Trabalho de evento-resumo
Geometria clássica em Grassmannianas (2023)
Grossi, Carlos Henrique ; Pinto, Diogo de Oliveira Soares ; Magno, Gabriel Fukamoto
Fonte: Livro de Resumos. Nome do evento: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidades: ICMC, IFSC
Assuntos: GEOMETRIA DIFERENCIAL, SISTEMAS HAMILTONIANOS, FÍSICA TEÓRICA
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ABNT
GROSSI, Carlos Henrique e PINTO, Diogo de Oliveira Soares e MAGNO, Gabriel Fukamoto. Geometria clássica em Grassmannianas. 2023, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2023. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/4f0a8cc2-c376-4094-ad8f-8ffe487b7839/3178081.pdf. Acesso em: 31 out. 2024.
APA
Grossi, C. H., Pinto, D. de O. S., & Magno, G. F. (2023). Geometria clássica em Grassmannianas. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/4f0a8cc2-c376-4094-ad8f-8ffe487b7839/3178081.pdf
NLM
Grossi CH, Pinto D de OS, Magno GF. Geometria clássica em Grassmannianas [Internet]. Livro de Resumos. 2023 ;[citado 2024 out. 31 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/4f0a8cc2-c376-4094-ad8f-8ffe487b7839/3178081.pdf
Vancouver
Grossi CH, Pinto D de OS, Magno GF. Geometria clássica em Grassmannianas [Internet]. Livro de Resumos. 2023 ;[citado 2024 out. 31 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/4f0a8cc2-c376-4094-ad8f-8ffe487b7839/3178081.pdf
Trabalho de evento-resumo
PVT: uma ferramenta de visualização computacional para identificação de Amebas de Vida Livre (2022)
Issa, Matheus; Bellini, Natália Karla ; Oliveira, Douglas Cedrim ; Thiemann, Otávio Henrique
Fonte: Resumos. Nome do evento: Simpósio Internacional de Iniciação Científica e Tecnológica da Universidade de São Paulo - SIICUSP. Unidades: IFSC, ICMC
Assuntos: BANCO DE DADOS, VISUALIZAÇÃO, PROTOZOA
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ABNT
ISSA, Matheus et al. PVT: uma ferramenta de visualização computacional para identificação de Amebas de Vida Livre. 2022, Anais.. São Paulo: Universidade de São Paulo - USP, 2022. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/69a33f7e-4d5c-4f9d-b204-124d8e7320ee/3106996.pdf. Acesso em: 31 out. 2024.
APA
Issa, M., Bellini, N. K., Oliveira, D. C., & Thiemann, O. H. (2022). PVT: uma ferramenta de visualização computacional para identificação de Amebas de Vida Livre. In Resumos. São Paulo: Universidade de São Paulo - USP. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/69a33f7e-4d5c-4f9d-b204-124d8e7320ee/3106996.pdf
NLM
Issa M, Bellini NK, Oliveira DC, Thiemann OH. PVT: uma ferramenta de visualização computacional para identificação de Amebas de Vida Livre [Internet]. Resumos. 2022 ;[citado 2024 out. 31 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/69a33f7e-4d5c-4f9d-b204-124d8e7320ee/3106996.pdf
Vancouver
Issa M, Bellini NK, Oliveira DC, Thiemann OH. PVT: uma ferramenta de visualização computacional para identificação de Amebas de Vida Livre [Internet]. Resumos. 2022 ;[citado 2024 out. 31 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/69a33f7e-4d5c-4f9d-b204-124d8e7320ee/3106996.pdf
Trabalho de evento-resumo
Critério para adiabaticidade via geometrias clássicas (2022)
Magno, Gabriel Fukamoto; Grossi, Carlos Henrique ; Pinto, Diogo de Oliveira Soares
Fonte: Livro de Resumos. Nome do evento: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidades: ICMC, IFSC
Assuntos: GEOMETRIA DIFERENCIAL, SISTEMAS HAMILTONIANOS
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ABNT
MAGNO, Gabriel Fukamoto e GROSSI, Carlos Henrique e PINTO, Diogo de Oliveira Soares. Critério para adiabaticidade via geometrias clássicas. 2022, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2022. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/bf5486e5-5ce6-41fa-b9e6-438260e763f5/3117952.pdf. Acesso em: 31 out. 2024.
APA
Magno, G. F., Grossi, C. H., & Pinto, D. de O. S. (2022). Critério para adiabaticidade via geometrias clássicas. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/bf5486e5-5ce6-41fa-b9e6-438260e763f5/3117952.pdf
NLM
Magno GF, Grossi CH, Pinto D de OS. Critério para adiabaticidade via geometrias clássicas [Internet]. Livro de Resumos. 2022 ;[citado 2024 out. 31 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/bf5486e5-5ce6-41fa-b9e6-438260e763f5/3117952.pdf
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Magno GF, Grossi CH, Pinto D de OS. Critério para adiabaticidade via geometrias clássicas [Internet]. Livro de Resumos. 2022 ;[citado 2024 out. 31 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/bf5486e5-5ce6-41fa-b9e6-438260e763f5/3117952.pdf
Trabalho de evento-resumo
Análise e classificação de plântulas de soja por meio do processamento digital de imagens e de inteligência artificial (2021)
Secundino, João Pedro Almeida Santos; Oda, Yuri Sarreta; Castro Neto, Jarbas Caiado de
Fonte: Livro de Resumos. Nome do evento: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidades: IFSC, ICMC
Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL (APLICAÇÕES), REDES NEURAIS, SEMENTES, SOJA, AGRICULTURA
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ABNT
SECUNDINO, João Pedro Almeida Santos e ODA, Yuri Sarreta e CASTRO NETO, Jarbas Caiado de. Análise e classificação de plântulas de soja por meio do processamento digital de imagens e de inteligência artificial. 2021, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2021. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/21d651b7-014a-4df5-9167-5144597b848a/3056539.pdf. Acesso em: 31 out. 2024.
APA
Secundino, J. P. A. S., Oda, Y. S., & Castro Neto, J. C. de. (2021). Análise e classificação de plântulas de soja por meio do processamento digital de imagens e de inteligência artificial. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/21d651b7-014a-4df5-9167-5144597b848a/3056539.pdf
NLM
Secundino JPAS, Oda YS, Castro Neto JC de. Análise e classificação de plântulas de soja por meio do processamento digital de imagens e de inteligência artificial [Internet]. Livro de Resumos. 2021 ;[citado 2024 out. 31 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/21d651b7-014a-4df5-9167-5144597b848a/3056539.pdf
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Secundino JPAS, Oda YS, Castro Neto JC de. Análise e classificação de plântulas de soja por meio do processamento digital de imagens e de inteligência artificial [Internet]. Livro de Resumos. 2021 ;[citado 2024 out. 31 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/21d651b7-014a-4df5-9167-5144597b848a/3056539.pdf
Trabalho de evento-resumo
Isometria acompanhante e conexões no espaço de estados puros (2021)
Magno, Gabriel Fukamoto; Grossi, Carlos Henrique ; Pinto, Diogo de Oliveira Soares
Fonte: Livro de Resumos. Nome do evento: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidades: ICMC, IFSC
Assuntos: GEOMETRIA DIFERENCIAL, TEORIA DA INFORMAÇÃO, SISTEMAS HAMILTONIANOS
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ABNT
MAGNO, Gabriel Fukamoto e GROSSI, Carlos Henrique e PINTO, Diogo de Oliveira Soares. Isometria acompanhante e conexões no espaço de estados puros. 2021, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2021. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/205e8bf1-4aba-4e2e-a42a-07126cb164c5/PROD032425_3054554.pdf. Acesso em: 31 out. 2024.
APA
Magno, G. F., Grossi, C. H., & Pinto, D. de O. S. (2021). Isometria acompanhante e conexões no espaço de estados puros. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/205e8bf1-4aba-4e2e-a42a-07126cb164c5/PROD032425_3054554.pdf
NLM
Magno GF, Grossi CH, Pinto D de OS. Isometria acompanhante e conexões no espaço de estados puros [Internet]. Livro de Resumos. 2021 ;[citado 2024 out. 31 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/205e8bf1-4aba-4e2e-a42a-07126cb164c5/PROD032425_3054554.pdf
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Magno GF, Grossi CH, Pinto D de OS. Isometria acompanhante e conexões no espaço de estados puros [Internet]. Livro de Resumos. 2021 ;[citado 2024 out. 31 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/205e8bf1-4aba-4e2e-a42a-07126cb164c5/PROD032425_3054554.pdf
Trabalho de evento-resumo
Geometria diferencial e teoria da informação (2020)
Magno, Gabriel Fukamoto; Pinto, Diogo de Oliveira Soares ; Grossi, Carlos Henrique
Fonte: Livro de Resumos. Nome do evento: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidades: IFSC, ICMC
Assuntos: GEOMETRIA DIFERENCIAL, TEORIA DA INFORMAÇÃO, SISTEMAS HAMILTONIANOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MAGNO, Gabriel Fukamoto e PINTO, Diogo de Oliveira Soares e GROSSI, Carlos Henrique. Geometria diferencial e teoria da informação. 2020, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2020. Disponível em: https://drive.google.com/file/d/1zSpq9v0UajXDmQq5rhvZXa6H1S1icuwc/view. Acesso em: 31 out. 2024.
APA
Magno, G. F., Pinto, D. de O. S., & Grossi, C. H. (2020). Geometria diferencial e teoria da informação. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://drive.google.com/file/d/1zSpq9v0UajXDmQq5rhvZXa6H1S1icuwc/view
NLM
Magno GF, Pinto D de OS, Grossi CH. Geometria diferencial e teoria da informação [Internet]. Livro de Resumos. 2020 ;[citado 2024 out. 31 ] Available from: https://drive.google.com/file/d/1zSpq9v0UajXDmQq5rhvZXa6H1S1icuwc/view
Vancouver
Magno GF, Pinto D de OS, Grossi CH. Geometria diferencial e teoria da informação [Internet]. Livro de Resumos. 2020 ;[citado 2024 out. 31 ] Available from: https://drive.google.com/file/d/1zSpq9v0UajXDmQq5rhvZXa6H1S1icuwc/view
Programa de computador
PyMR: a framework for programming magnetic resonance system [Programa de computador] (2019)
Pizetta, Daniel Cosmo; Martins, Mateus Jose; Tannús, Alberto ; Shimada, Douglas Hitiro Takayama; Vidoto, Edson Luiz Gea; Bittencourt, Heitor Pascoal de; Falvo, Maurício; Souza, Pedro Victor Brondino Duarte de; Silva, Lucas de Carvalho Rodrigues da
Unidades: IFSC, ICMC
Assuntos: ESPECTROMETRIA, RESSONÂNCIA MAGNÉTICA, C++ (LINGUAGEM DE PROGRAMAÇÃO)
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PIZETTA, Daniel Cosmo et al. PyMR: a framework for programming magnetic resonance system [Programa de computador]. . Rio de Janeiro: República Federativa do Brasil - Ministério do Desenvolvimento, Indústria e do Comércio Exterior - Instituto Nacional de Propriedade Industrial. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/54c90ea3-4287-4db5-902c-6752841234f6/3099132.pdf. Acesso em: 31 out. 2024. , 2019
APA
Pizetta, D. C., Martins, M. J., Tannús, A., Shimada, D. H. T., Vidoto, E. L. G., Bittencourt, H. P. de, et al. (2019). PyMR: a framework for programming magnetic resonance system [Programa de computador]. Rio de Janeiro: República Federativa do Brasil - Ministério do Desenvolvimento, Indústria e do Comércio Exterior - Instituto Nacional de Propriedade Industrial. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/54c90ea3-4287-4db5-902c-6752841234f6/3099132.pdf
NLM
Pizetta DC, Martins MJ, Tannús A, Shimada DHT, Vidoto ELG, Bittencourt HP de, Falvo M, Souza PVBD de, Silva L de CR da. PyMR: a framework for programming magnetic resonance system [Programa de computador] [Internet]. 2019 ;[citado 2024 out. 31 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/54c90ea3-4287-4db5-902c-6752841234f6/3099132.pdf
Vancouver
Pizetta DC, Martins MJ, Tannús A, Shimada DHT, Vidoto ELG, Bittencourt HP de, Falvo M, Souza PVBD de, Silva L de CR da. PyMR: a framework for programming magnetic resonance system [Programa de computador] [Internet]. 2019 ;[citado 2024 out. 31 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/54c90ea3-4287-4db5-902c-6752841234f6/3099132.pdf
Trabalho de evento-resumo
Diagnóstico de doenças em citros por meio de DeepLearn combinado a imagens de espectroscopia de fluorescência (2019)
Neves, Ruan Felipe de Oliveira; Wetterich, Caio Bruno; Sousa, Elaine Parros Machado de ; Marcassa, Luís Gustavo
Fonte: Book of abstracts. Nome do evento: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidades: ICMC, IFSC
Assuntos: ESPECTROSCOPIA, FLUORESCÊNCIA, CITRICULTURA, MINERAÇÃO DE DADOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
NEVES, Ruan Felipe de Oliveira et al. Diagnóstico de doenças em citros por meio de DeepLearn combinado a imagens de espectroscopia de fluorescência. 2019, Anais.. São Carlos: Universidade de São Paulo - USP, Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2019. . Acesso em: 31 out. 2024.
APA
Neves, R. F. de O., Wetterich, C. B., Sousa, E. P. M. de, & Marcassa, L. G. (2019). Diagnóstico de doenças em citros por meio de DeepLearn combinado a imagens de espectroscopia de fluorescência. In Book of abstracts. São Carlos: Universidade de São Paulo - USP, Instituto de Física de São Carlos - IFSC.
NLM
Neves RF de O, Wetterich CB, Sousa EPM de, Marcassa LG. Diagnóstico de doenças em citros por meio de DeepLearn combinado a imagens de espectroscopia de fluorescência. Book of abstracts. 2019 ;[citado 2024 out. 31 ]
Vancouver
Neves RF de O, Wetterich CB, Sousa EPM de, Marcassa LG. Diagnóstico de doenças em citros por meio de DeepLearn combinado a imagens de espectroscopia de fluorescência. Book of abstracts. 2019 ;[citado 2024 out. 31 ]

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