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

    Subjects: REDES COMPLEXAS, ALGORITMOS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, FÍSICA COMPUTACIONAL

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    • ABNT

      MERENDA, João Vitor e TRAVIESO, Gonzalo e BRUNO, Odemir Martinez. Pattern recognition on networks using bifurcated deterministic self-avoiding walks. Chaos, Solitons and Fractals, v. 194, p. 116100-1-116100-10, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2025.116100. Acesso em: 27 nov. 2025.
    • APA

      Merenda, J. V., Travieso, G., & Bruno, O. M. (2025). Pattern recognition on networks using bifurcated deterministic self-avoiding walks. Chaos, Solitons and Fractals, 194, 116100-1-116100-10. doi:10.1016/j.chaos.2025.116100
    • NLM

      Merenda JV, Travieso G, Bruno OM. Pattern recognition on networks using bifurcated deterministic self-avoiding walks [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2025 ; 194 116100-1-116100-10.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2025.116100
    • Vancouver

      Merenda JV, Travieso G, Bruno OM. Pattern recognition on networks using bifurcated deterministic self-avoiding walks [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2025 ; 194 116100-1-116100-10.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2025.116100
  • Source: Chaos, Solitons and Fractals. Unidade: IFSC

    Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, FRACTAIS, FÍSICA COMPUTACIONAL, REDES COMPLEXAS

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    • ABNT

      BENATTI, Alexandre e COSTA, Luciano da Fontoura. On the transient and equilibrium features of growing fractal complex networks. Chaos, Solitons and Fractals, v. 183, p. 114904-1-114904-7, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2024.114904. Acesso em: 27 nov. 2025.
    • APA

      Benatti, A., & Costa, L. da F. (2024). On the transient and equilibrium features of growing fractal complex networks. Chaos, Solitons and Fractals, 183, 114904-1-114904-7. doi:10.1016/j.chaos.2024.114904
    • NLM

      Benatti A, Costa L da F. On the transient and equilibrium features of growing fractal complex networks [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2024 ; 183 114904-1-114904-7.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2024.114904
    • Vancouver

      Benatti A, Costa L da F. On the transient and equilibrium features of growing fractal complex networks [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2024 ; 183 114904-1-114904-7.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2024.114904
  • Source: Physica A. Unidades: IFSC, ICMC

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

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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: 27 nov. 2025.
    • 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 2025 nov. 27 ] 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 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2024.129518
  • Source: Pattern Analysis and Applications. Unidade: IFSC

    Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, TEXTURA

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    • 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: 27 nov. 2025.
    • 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 2025 nov. 27 ] 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 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10044-024-01230-x
  • Source: Chaos, Solitons and Fractals. Unidade: IFSC

    Subjects: 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: 27 nov. 2025.
    • 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 2025 nov. 27 ] 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 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2024.114488
  • 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: 27 nov. 2025.
    • 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 2025 nov. 27 ] 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 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2024.110566
  • Source: Physica A. Unidade: IFSC

    Subjects: REDES NEURAIS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, PROCESSAMENTO DE IMAGENS

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
    • 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: 27 nov. 2025.
    • 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 2025 nov. 27 ] 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 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2022.128318
  • 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: 27 nov. 2025.
    • 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 2025 nov. 27 ] 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 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2023.129086
  • Source: Talanta. Unidades: IFSC, ICMC, IQSC

    Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, TECNOLOGIAS DA SAÚDE, ESPECTROSCOPIA, NEOPLASIAS BUCAIS

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

      BRAZ, Daniel César et al. Using machine learning and an electronic tongue for discriminating saliva samples from oral cavity cancer patients and healthy individuals. Talanta, v. 243, p. 123327-1-123327-8, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.talanta.2022.123327. Acesso em: 27 nov. 2025.
    • APA

      Braz, D. C., Popolin Neto, M., Shimizu, F. M., Sá, A. C. de, Lima, R. S., Gobbi, A. L., et al. (2022). Using machine learning and an electronic tongue for discriminating saliva samples from oral cavity cancer patients and healthy individuals. Talanta, 243, 123327-1-123327-8. doi:10.1016/j.talanta.2022.123327
    • NLM

      Braz DC, Popolin Neto M, Shimizu FM, Sá AC de, Lima RS, Gobbi AL, Melendez ME, Arantes LMRB, Carvalho AL, Paulovich FV, Oliveira Junior ON de. Using machine learning and an electronic tongue for discriminating saliva samples from oral cavity cancer patients and healthy individuals [Internet]. Talanta. 2022 ; 243 123327-1-123327-8.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.talanta.2022.123327
    • Vancouver

      Braz DC, Popolin Neto M, Shimizu FM, Sá AC de, Lima RS, Gobbi AL, Melendez ME, Arantes LMRB, Carvalho AL, Paulovich FV, Oliveira Junior ON de. Using machine learning and an electronic tongue for discriminating saliva samples from oral cavity cancer patients and healthy individuals [Internet]. Talanta. 2022 ; 243 123327-1-123327-8.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.talanta.2022.123327
  • Source: Plant Methods. Unidade: IFSC

    Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, IMAGEM, MADEIRA

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

      SILVA, Núbia Rosa da et al. Improved wood species identification based on multi-view imagery of the three anatomical planes. Plant Methods, v. 18, n. 1, p. 79-1-79-17, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1186/s13007-022-00910-1. Acesso em: 27 nov. 2025.
    • APA

      Silva, N. R. da, Deklerck, V., Baetens, J. M., Bulcke, J. V. den, Ridder, M. D., Rousseau, M., et al. (2022). Improved wood species identification based on multi-view imagery of the three anatomical planes. Plant Methods, 18( 1), 79-1-79-17. doi:10.1186/s13007-022-00910-1
    • NLM

      Silva NR da, Deklerck V, Baetens JM, Bulcke JV den, Ridder MD, Rousseau M, Bruno OM, Beeckman H, Acker JV, Baets BD, Verwaeren J. Improved wood species identification based on multi-view imagery of the three anatomical planes [Internet]. Plant Methods. 2022 ; 18( 1): 79-1-79-17.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1186/s13007-022-00910-1
    • Vancouver

      Silva NR da, Deklerck V, Baetens JM, Bulcke JV den, Ridder MD, Rousseau M, Bruno OM, Beeckman H, Acker JV, Baets BD, Verwaeren J. Improved wood species identification based on multi-view imagery of the three anatomical planes [Internet]. Plant Methods. 2022 ; 18( 1): 79-1-79-17.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1186/s13007-022-00910-1
  • Source: Physica A. Unidade: IFSC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, GEOMETRIA E MODELAGEM COMPUTACIONAL, FÍSICA MATEMÁTICA, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, RECONHECIMENTO DE PADRÕES

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

      COSTA, Luciano da Fontoura. On similarity. Physica A, v. 599, p. 127456-1- 127456-20, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.physa.2022.127456. Acesso em: 27 nov. 2025.
    • APA

      Costa, L. da F. (2022). On similarity. Physica A, 599, 127456-1- 127456-20. doi:10.1016/j.physa.2022.127456
    • NLM

      Costa L da F. On similarity [Internet]. Physica A. 2022 ; 599 127456-1- 127456-20.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2022.127456
    • Vancouver

      Costa L da F. On similarity [Internet]. Physica A. 2022 ; 599 127456-1- 127456-20.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2022.127456
  • Source: Chaos, Solitons and Fractals. Unidade: IFSC

    Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, PROCESSAMENTO DE IMAGENS

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

      ALVARENGA, João Pedro do Valle e MACHICAO, Jeaneth e BRUNO, Odemir Martinez. Chaotical PRNG based on composition of logistic and tent maps using deep-zoom. Chaos, Solitons and Fractals, v. 161, p. 112296-1-112296-10, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2022.112296. Acesso em: 27 nov. 2025.
    • APA

      Alvarenga, J. P. do V., Machicao, J., & Bruno, O. M. (2022). Chaotical PRNG based on composition of logistic and tent maps using deep-zoom. Chaos, Solitons and Fractals, 161, 112296-1-112296-10. doi:10.1016/j.chaos.2022.112296
    • NLM

      Alvarenga JP do V, Machicao J, Bruno OM. Chaotical PRNG based on composition of logistic and tent maps using deep-zoom [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2022 ; 161 112296-1-112296-10.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2022.112296
    • Vancouver

      Alvarenga JP do V, Machicao J, Bruno OM. Chaotical PRNG based on composition of logistic and tent maps using deep-zoom [Internet]. Chaos, Solitons and Fractals. 2022 ; 161 112296-1-112296-10.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2022.112296
  • Source: Information Sciences. Unidades: IFSC, ICMC

    Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, MAPAS, VISÃO COMPUTACIONAL

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

      CONDORI, Rayner Harold Montes e BRUNO, Odemir Martinez. Analysis of activation maps through global pooling measurements for texture classification. Information Sciences, v. 555, p. 260-279 , 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.09.058. Acesso em: 27 nov. 2025.
    • APA

      Condori, R. H. M., & Bruno, O. M. (2021). Analysis of activation maps through global pooling measurements for texture classification. Information Sciences, 555, 260-279 . doi:10.1016/j.ins.2020.09.058
    • NLM

      Condori RHM, Bruno OM. Analysis of activation maps through global pooling measurements for texture classification [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 555 260-279 .[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.09.058
    • Vancouver

      Condori RHM, Bruno OM. Analysis of activation maps through global pooling measurements for texture classification [Internet]. Information Sciences. 2021 ; 555 260-279 .[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2020.09.058
  • Source: Physica A. Unidades: IFSC, ICMC

    Subjects: SURTOS DE DOENÇAS, CORONAVIRUS, AUTÔMATOS CELULARES, MODELOS EPIDEMIOLOGICOS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, CLASSIFICAÇÃO

    Versão AceitaAcesso 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. Social interaction layers in complex networks for the dynamical epidemic modeling of COVID-19 in Brazil. Physica A, v. 564, p. 125498-1-125498-14, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.physa.2020.125498. Acesso em: 27 nov. 2025.
    • APA

      Scabini, L. F. dos S., Ribas, L. C., Neiva, M. B., Bispo Junior, A. G., Farfan, A. J. F., & Bruno, O. M. (2021). Social interaction layers in complex networks for the dynamical epidemic modeling of COVID-19 in Brazil. Physica A, 564, 125498-1-125498-14. doi:10.1016/j.physa.2020.125498
    • NLM

      Scabini LF dos S, Ribas LC, Neiva MB, Bispo Junior AG, Farfan AJF, Bruno OM. Social interaction layers in complex networks for the dynamical epidemic modeling of COVID-19 in Brazil [Internet]. Physica A. 2021 ; 564 125498-1-125498-14.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2020.125498
    • Vancouver

      Scabini LF dos S, Ribas LC, Neiva MB, Bispo Junior AG, Farfan AJF, Bruno OM. Social interaction layers in complex networks for the dynamical epidemic modeling of COVID-19 in Brazil [Internet]. Physica A. 2021 ; 564 125498-1-125498-14.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2020.125498
  • Source: Physica A. Unidades: IFSC, ICMC

    Subjects: AUTÔMATOS CELULARES, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, CLASSIFICAÇÃO

    Versão PublicadaAcesso 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. Dynamic texture analysis using networks generated by deterministic partially self-avoiding walks. Physica A, v. 541, p. 122105-1-122105-14, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.physa.2019.122105. Acesso em: 27 nov. 2025.
    • APA

      Ribas, L. C., & Bruno, O. M. (2020). Dynamic texture analysis using networks generated by deterministic partially self-avoiding walks. Physica A, 541, 122105-1-122105-14. doi:10.1016/j.physa.2019.122105
    • NLM

      Ribas LC, Bruno OM. Dynamic texture analysis using networks generated by deterministic partially self-avoiding walks [Internet]. Physica A. 2020 ; 541 122105-1-122105-14.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2019.122105
    • Vancouver

      Ribas LC, Bruno OM. Dynamic texture analysis using networks generated by deterministic partially self-avoiding walks [Internet]. Physica A. 2020 ; 541 122105-1-122105-14.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physa.2019.122105
  • Source: Physics Reports. Unidades: ICMC, IFSC

    Subjects: REDES COMPLEXAS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES, REVISÃO SISTEMÁTICA

    PrivadoAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      COMIN, Cesar Henrique et al. Complex systems: features, similarity and connectivity. Physics Reports, v. 861, p. 1-41, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.physrep.2020.03.002. Acesso em: 27 nov. 2025.
    • APA

      Comin, C. H., Peron, T., Silva, F. N., Amancio, D. R., Rodrigues, F. A., & Costa, L. da F. (2020). Complex systems: features, similarity and connectivity. Physics Reports, 861, 1-41. doi:10.1016/j.physrep.2020.03.002
    • NLM

      Comin CH, Peron T, Silva FN, Amancio DR, Rodrigues FA, Costa L da F. Complex systems: features, similarity and connectivity [Internet]. Physics Reports. 2020 ; 861 1-41.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physrep.2020.03.002
    • Vancouver

      Comin CH, Peron T, Silva FN, Amancio DR, Rodrigues FA, Costa L da F. Complex systems: features, similarity and connectivity [Internet]. Physics Reports. 2020 ; 861 1-41.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.physrep.2020.03.002
  • Source: Plants. Unidade: IFSC

    Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, FISIOLOGIA VEGETAL

    Versão PublicadaAcesso à fonteDOIHow to cite
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    • ABNT

      CARRASCO, Miguel et al. Automatic stomatal segmentation based on Delaunay-Rayleigh frequency distance. Plants, v. No 2020, n. 11, p. 1613-1-1613-17, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.3390/plants9111613. Acesso em: 27 nov. 2025.
    • APA

      Carrasco, M., Toledo, P. A., Velázquez, R., & Bruno, O. M. (2020). Automatic stomatal segmentation based on Delaunay-Rayleigh frequency distance. Plants, No 2020( 11), 1613-1-1613-17. doi:10.3390/plants9111613
    • NLM

      Carrasco M, Toledo PA, Velázquez R, Bruno OM. Automatic stomatal segmentation based on Delaunay-Rayleigh frequency distance [Internet]. Plants. 2020 ; No 2020( 11): 1613-1-1613-17.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.3390/plants9111613
    • Vancouver

      Carrasco M, Toledo PA, Velázquez R, Bruno OM. Automatic stomatal segmentation based on Delaunay-Rayleigh frequency distance [Internet]. Plants. 2020 ; No 2020( 11): 1613-1-1613-17.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.3390/plants9111613
  • Source: Information Sciences. Unidades: IFSC, ICMC

    Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, REDES COMPLEXAS

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

      RIBAS, Lucas Correia e MACHICAO, Jeaneth e BRUNO, Odemir Martinez. Life-like network automata descriptor based on binary patterns for network classification. Information Sciences, v. 55, p. 156-168, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.09.063. Acesso em: 27 nov. 2025.
    • APA

      Ribas, L. C., Machicao, J., & Bruno, O. M. (2020). Life-like network automata descriptor based on binary patterns for network classification. Information Sciences, 55, 156-168. doi:10.1016/j.ins.2019.09.063
    • NLM

      Ribas LC, Machicao J, Bruno OM. Life-like network automata descriptor based on binary patterns for network classification [Internet]. Information Sciences. 2020 ; 55 156-168.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.09.063
    • Vancouver

      Ribas LC, Machicao J, Bruno OM. Life-like network automata descriptor based on binary patterns for network classification [Internet]. Information Sciences. 2020 ; 55 156-168.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.09.063
  • Source: ACS Sensors. Unidade: IFSC

    Subjects: FILMES FINOS, SENSORES BIOMÉDICOS, RECONHECIMENTO DE PADRÕES

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

      GRABOSKI, Adriana M. et al. Electronic nose based on carbon nanocomposite sensors for clove essential oil detection. ACS Sensors, v. 5, n. 6, p. 1814-1821, 2020Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1021/acssensors.0c00636. Acesso em: 27 nov. 2025.
    • APA

      Graboski, A. M., Zakrzevski, C. A., Shimizu, F. M., Paschoalin, R. T., Soares, A. C., Steffens, J., et al. (2020). Electronic nose based on carbon nanocomposite sensors for clove essential oil detection. ACS Sensors, 5( 6), 1814-1821. doi:10.1021/acssensors.0c00636
    • NLM

      Graboski AM, Zakrzevski CA, Shimizu FM, Paschoalin RT, Soares AC, Steffens J, Paroul N, Steffens C. Electronic nose based on carbon nanocomposite sensors for clove essential oil detection [Internet]. ACS Sensors. 2020 ; 5( 6): 1814-1821.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acssensors.0c00636
    • Vancouver

      Graboski AM, Zakrzevski CA, Shimizu FM, Paschoalin RT, Soares AC, Steffens J, Paroul N, Steffens C. Electronic nose based on carbon nanocomposite sensors for clove essential oil detection [Internet]. ACS Sensors. 2020 ; 5( 6): 1814-1821.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1021/acssensors.0c00636
  • Source: Multidimensional Systems and Signal Processing. Unidade: IFSC

    Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, FRACTAIS, TEXTURA

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

      SÁ JUNIOR, Jarbas Joaci de Mesquita e BACKES, André Ricardo e BRUNO, Odemir Martinez. Randomized neural network based signature for color texture classification prism dimension. Multidimensional Systems and Signal Processing, v. 30, n. 3, p. 1171-1186, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s11045-018-0600-6. Acesso em: 27 nov. 2025.
    • APA

      Sá Junior, J. J. de M., Backes, A. R., & Bruno, O. M. (2019). Randomized neural network based signature for color texture classification prism dimension. Multidimensional Systems and Signal Processing, 30( 3), 1171-1186. doi:10.1007/s11045-018-0600-6
    • NLM

      Sá Junior JJ de M, Backes AR, Bruno OM. Randomized neural network based signature for color texture classification prism dimension [Internet]. Multidimensional Systems and Signal Processing. 2019 ; 30( 3): 1171-1186.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11045-018-0600-6
    • Vancouver

      Sá Junior JJ de M, Backes AR, Bruno OM. Randomized neural network based signature for color texture classification prism dimension [Internet]. Multidimensional Systems and Signal Processing. 2019 ; 30( 3): 1171-1186.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s11045-018-0600-6

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